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        Glodstein條件下的一種修正CD共軛梯度法

        2014-05-28 03:34:22黎小林
        關(guān)鍵詞:共軛收斂性步長(zhǎng)

        黎小林

        (重慶師范大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院,重慶 401331)

        1 引言

        考慮無約束優(yōu)化問題

        其中Rn是n維歐幾里得空間,f:Rn→R是一個(gè)連續(xù)可微的函數(shù)[1].

        眾所周知,共軛梯度法是求解該類問題的一種重要方法,它具有如下的迭代格式

        其中αk是某種線搜索下的步長(zhǎng),dk滿足

        其中βk是共軛參數(shù),不同的βk的取法會(huì)產(chǎn)生不同的共軛梯度法,常見的βk有如下定義

        對(duì)應(yīng)的方法分別叫做 FR(Fletcher-Revees),PRP(Polak-Ribiere-Polyak),HS(Hestenes-Stiefel),LS(Liu-Storey),CD(Conjugate Descent)和DY(Dai-Yuan)共軛梯度法.

        共軛梯度法是求解大規(guī)模無約束優(yōu)化問題的一種方法,它存儲(chǔ)量小、計(jì)算簡(jiǎn)單.該方法由Hestenes和Stiefel在求解對(duì)稱正定線性方程時(shí)提出,并由Fletcher和Revees在求解無約束極小化問題中發(fā)展起來,它在控制論、工程、管理科學(xué)和優(yōu)化研究中有廣泛應(yīng)用.

        受文獻(xiàn)[2]啟發(fā),主要對(duì) Conjugate Descent法進(jìn)行了修正,得到了一個(gè)新的修正 Conjugate Descent(MCD)算法,并證明了新算法在一個(gè)Goldstein線搜索準(zhǔn)則下的全局收斂性.

        采用的Glodstein線搜索準(zhǔn)則[3]為

        戴彧虹(文獻(xiàn)[4])對(duì)非線性共軛梯度法的收斂性進(jìn)行了分析,并且在文獻(xiàn)[5]中提出了一種具有強(qiáng)全局收斂性的共軛梯度法.另外,張麗等提出了幾種3項(xiàng)共軛梯度法(文獻(xiàn)[6,7]),它們?cè)诓灰蕾嚾魏尉€搜索的條件下滿足充分下降性,同時(shí)在適當(dāng)條件下也具有較好的全局收斂性,這些在文獻(xiàn)的數(shù)值算例中得到很好的體現(xiàn).

        2 算法

        給出的MCDCG算法[6]的迭代格式為式(2)和

        其中

        顯然,由式(5)(6)和βCD的公式知,對(duì)于任意的k≥0,有

        MCDCG 算法:初始步:給定 x0∈Rn,ε≥0,令 d0=-g0,k:=0.

        第1步:若‖g0‖≤ε,則停止.

        第2步:求出滿足Glodstein準(zhǔn)則的步長(zhǎng)αk.

        第 3 步:計(jì)算 xk+1=xk+αkdk,若‖gk+1‖≤ε,則停止.

        第4步:通過式(5),求得dk+1;令k:=k+1,轉(zhuǎn)第2步.

        3 MCDCG算法的收斂性

        作如下假設(shè)[4]:

        (A)水平集Ω={x∈Rn|f(x)≤f(x0)}有下界,其中x0∈Rn為初始點(diǎn).

        (B)f在水平集Ω的一個(gè)領(lǐng)域N內(nèi)連續(xù)可微,且其梯度g滿足Lipschitz連續(xù),即存在常數(shù)L>0,使得

        顯然,在上述假設(shè)下,存在某個(gè)γ1>0,使得

        引理1 如果存在常數(shù)ε>0,使得‖gk‖≥ε對(duì)任意k≥0成立,則必存在常數(shù)M>0,使得‖dk‖≤M對(duì)任意k≥0成立.

        證明 當(dāng)k=0時(shí),‖d0‖=‖-g0‖=‖g0‖≤γ1,此時(shí)令 γ1=M,結(jié)論成立.

        證明 用反證法.假設(shè)定理1的結(jié)論不成立,則存在常數(shù)ε>0,使得‖gk‖≥ε對(duì)任意k成立.下面分兩種情況進(jìn)行討論.

        由式(11)和式(4)的左邊不等式知,當(dāng)k∈Κ充分大時(shí),有

        整理可得

        [1]張霞.一個(gè)新的光滑低階精確罰函數(shù)[J].重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2013,30(8):15-18

        [2]ZHANG L,ZHOU W J,LI D H.A Descent Modified Polar-Ribiere and Polyak Conjugate Gradient Method with Armijo-type Line Search[J].IMA Journal of Numerical Analysis,2006(26):629-640

        [3]孟繼東,杜學(xué)武.Armijo型線搜索一個(gè)修正LS共軛梯度法的全局收斂性[J].重慶師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2012(6):6-8

        [4]DAI Y H.Convergence Properties of Nonlinear Conjugate Gradient Methods[J].SIAM Journal on Optimization,1999(10):345-358

        [5]DAI Y H,YUAN Y.A Nonlinear Conjugate Gradient Method with a Strong Global Convergence Property[J].SIAM Journal on Optimization,1999,10(1):177-182

        [6]ZHANG L,ZHOU W,LI D.Some Descent Three-term Conjugate Gradient Methods and Their Global Convergence[J].Optim Methods Softw,2007(22):697-711

        [7]ZHANG L,ZHOU W,LI D.Global Convergence of a Modified Fletcher-reeves Conjugate Gradient Method with Armijo-type Line Search[J].Numerische Mathematik,2006(104):561-572

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