張 娜

(天津大學(xué) 理學(xué)院，天津 300072)

基于動力系統(tǒng)求非線性優(yōu)化的局部最優(yōu)解

張 娜

(天津大學(xué) 理學(xué)院，天津 300072)

根據(jù)目標函數(shù)的拓撲和幾何性質(zhì)求函數(shù)的多個局部最優(yōu)解，建立相關(guān)的梯度向量場，求梯度向量場的穩(wěn)定均衡點，穩(wěn)定均衡點就是相應(yīng)目標函數(shù)的局部最優(yōu)解，通過退化點使梯度向量場跳出穩(wěn)定均衡點的穩(wěn)定域，在本文中對求退化點的算法進行改進，求非線性優(yōu)化的多個局部最優(yōu)解.

梯度向量場；穩(wěn)定均衡點 ；穩(wěn)定域；退化點

近年來隨著社會的高速發(fā)展，全局優(yōu)化問題在社會上有很廣泛的應(yīng)用,它已經(jīng)融入我們的日常生活之中，對社會的高速發(fā)展有非常重要的作用.全局最優(yōu)化問題廣泛存在于分子生物學(xué)、經(jīng)濟金融、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、環(huán)境工程、網(wǎng)絡(luò)運輸、圖像處理與模式識別、化學(xué)工程設(shè)計、工業(yè)制造等眾多領(lǐng)域，因此受到人們的普遍關(guān)注，隨著全局最優(yōu)化問題的廣泛應(yīng)用，在實際生活中，存在著很多的、非常有意義的全局優(yōu)化模型，然而，全局最優(yōu)化的困難主要在于，很難跳出當(dāng)前的局部最優(yōu)解，得到其全局最優(yōu)解.而傳統(tǒng)的非線性規(guī)劃方法卻很難應(yīng)用于全局優(yōu)化問題，因此，全局最優(yōu)化成為了學(xué)者研究的熱點之一，隨著計算機技術(shù)的進步，全局最優(yōu)化得到了快速的發(fā)展，許多全局最優(yōu)化的理論及算法也相應(yīng)地得到發(fā)展.

H·D·Chiang運用目標函數(shù)的拓撲和幾何性質(zhì)求非線性函數(shù)的多個局部最優(yōu)[1]，這個方法構(gòu)造了相關(guān)的梯度向量場，用梯度向量場的多個穩(wěn)定均衡點作為目標函數(shù)的局部最優(yōu)解，給定一個初始點數(shù)值積分梯度向量場求出一個穩(wěn)定均衡點，通過退化點跳出穩(wěn)定均衡點的穩(wěn)定域，然后沿著退化點的不穩(wěn)定流形的反方向運動到另一個穩(wěn)定均衡點，重復(fù)上述過程，找到多個穩(wěn)定均衡點，這些穩(wěn)定均衡點就是局部最優(yōu)解，在本文中對求退化點的算法進行改進，使算法更加簡練易懂.

1 定義和概念

本文用一個系統(tǒng)的方法求非線性優(yōu)化的多個局部最優(yōu)解，它在本質(zhì)上是確定性方法.給定一個目標函數(shù)，建立這個函數(shù)相關(guān)的向量場，使得向量場的軌跡收斂到相應(yīng)的局部最優(yōu)解.

考慮下面的無約束全局優(yōu)化問題

min{f(x):x∈Rn}

(1)

其中：f∈C2.假設(shè)函數(shù)f(x)是有下界的使得函數(shù)的全局極小值點存在并且局部極小值點的個數(shù)是有限的.

建立與目標函數(shù)f(x)相關(guān)的梯度向量場[2]

(2)

考慮如下非線性動力系統(tǒng)

(3)

其中：動力系統(tǒng)的向量x(t)屬于歐幾里得空間Rn，函數(shù)f:Rn→Rn滿足解存在性和惟一性的充分條件，稱系統(tǒng)(3)在t=0時刻的解曲線x為軌跡，表示為Φ(x,·)：R→Rn.

雙曲穩(wěn)定均衡點xs的穩(wěn)定域表示為：

穩(wěn)定域A(xs)的邊界稱為xs的穩(wěn)定邊界，用?A(xs)表示.實用穩(wěn)定域(practical stability region)是穩(wěn)定域一個子集，實用穩(wěn)定域在求多個局部最優(yōu)解中有非常重要的應(yīng)用，穩(wěn)定均衡點xs的實用穩(wěn)定域表示為Ap(xs)，它是開集intA(xs)，退化點是在實用穩(wěn)定邊界上的1類型均衡點.

2 系統(tǒng)的方法

由上節(jié)的內(nèi)容可知函數(shù)f(x)的局部最優(yōu)解和(2)的均衡點是等價的，系統(tǒng)的求多個局部最優(yōu)解的方法包括如下幾步：

1)找到一個局部最優(yōu)解.

2)從局部最優(yōu)解出發(fā)，沿著函數(shù)值增加的方向移動到一個退化點.

3)沿著退化點的不穩(wěn)定流形的反方向移動并且下降到另一個局部最優(yōu)解.

第一步可以由下降法求解，第二步非常有挑戰(zhàn)性，在下一節(jié)中有詳細的介紹，第三步涉及到負梯度系統(tǒng)的數(shù)值積分.

基于理論的觀點，上述的方法可以建立一個圖G描述局部最小點和退化點的聯(lián)系，需要下面的元素：

算法1：求多個局部極小值點

第1步：初始化數(shù)據(jù)

步驟1：令Vmin=Vd=v=φ

步驟2：找一個初始點x0

步驟3：令ε充分小

第2步：找第一個局部極小值點

第3步：建立相應(yīng)的圖G

WhileV≠φdo

Begin

選擇x∈V,令V=V{x}

Else

計算J-▽f(x)的不穩(wěn)定特征向量Eu，數(shù)值計算負梯度-▽f(x)初始點分別為x+εEu和x+εEu直到它們達到穩(wěn)定均衡點y1和y2

令V=V∪({y1,y2}Vmin)

Vmin=Vmin∪{y1,y2}

E=E∪{(x,y1),(x,y2)}

End

我們建立函數(shù)相關(guān)的反射梯度系統(tǒng)，通過一階反射梯度系統(tǒng)求退化點，一階反射梯度向量場F1(x)[4]使f(x)局部極小值點鄰域內(nèi)的點收斂到它穩(wěn)定邊界上的1類 均衡點.可以用下面的方式檢驗1類均衡點是否是退化點：沿著1類均衡點的Jacobian矩陣的不穩(wěn)定特征向量的兩個方向積分準梯度系統(tǒng)，如果收斂到兩個不同的均衡點，則這個1類均衡點是退化點.

算法2：求退化點

第一步：初始化數(shù)據(jù)

步驟2：選擇一個充分大的迭代區(qū)間T

步驟3：令ε充分小

第二步：找退化點

Forj=1 topdo

步驟3：檢驗負梯度向量場-▽f(x)=0均衡點的類型：

如果nj是1類均衡點，計算J-▽f(x)(nj)的不穩(wěn)定特征向量Eu，數(shù)值積分負梯度系統(tǒng)(2)，初始點為nj+εEu和nj-εEu直到它們分別到達均衡點y1和y2

如果y1≠y2,D=D∪{nj}，

End

3 數(shù)值檢驗

用上述算法求下例的局部極小點

相關(guān)的負梯度系統(tǒng)為：

算法結(jié)束后，我們發(fā)現(xiàn)目標函數(shù)有6個局部極小值和7個退化點，結(jié)果在表2中，比較局部極小值點的函數(shù)值，可以得到函數(shù)的全局極小值點為和，全局極小值為-1.0316.

表1 每次迭代的變量值

步驟初始點新的頂點VVminVd1(0．5，0．5)x1s=(-0．0899，0．7126)x1cx1c?2x1sx1d=(0，0)x2d=(1．2961，0．6051)x1d，x2d，x3dx1sx1d，x2d，x3d3x1dx2s=(0．0898，-0．7126)x2s，x2d，x3dx1s，x2sx1d，x2d，x3d4x2sx4d=(1．1092，-0．7683)x5d=(-1．12961，-0．6051)x2d，x3d，x4d，c5dx1s，x2sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d5x1dx3d=(1．6071，0．5687)x3s，x3d，x4d，x5dx1s，x2s，x3sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d6x3sx6d=(1．6381，0．2287)x3s，x4d，x5d，x6dx1s，x2s，x3sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d，x6d7x3dx4s=(-1．7036，0．7961)x4s，x5d，x6d，x4dx1s，x2s，x3s，x4sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d，x6d8x4dx5s=(-1．6071，-0．5687)x5d，x6d，x4s，x5sx1s，x2s，x3s，x4s，x5sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d，x6d

續(xù)表

步驟初始點新的頂點VVminVd9x4s?x5d，x6d，x5sx1s，x2s，x3s，x4s，x5sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d，x6d10x5d?x6d，x5sx1s，x2s，x3s，x4s，x5sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d，x6d11x5sx7d=(-1．2961，-0．6051)x6d，x7dx1s，x2s，x3s，x4s，x5sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d，x6d，x7d11x6dx6s=(1．7036，-0．7961)x6s，x7dx1s，x2s，x3s，x4s，x5s，x6sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d，x6d，x7d13x6s?x7dx1s，x2s，x3s，x4s，x5sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d，x6d，x7d14x7d??x1s，x2s，x3s，x4s，x5sx1d，x2d，x3d，x4d，x5d，x6d，x7d

表2 局部極小值點和退化點

局部最小值點f(·)退化點x1s=(-0．0898，0．7126)-1．0316x1d=(0．0)x2s=(0．0898，-0．7126)-1．0316x2d=(1．2961，0．6051)x3s=(1．6071，0．5687)2．1403x3d=(-1．1092，0．7683)x4s=(-0．7036，0．7961)-0．2155x4d=(1．1092，-0．7683)x5s=(-1．6071，-0．5687)2．1403x5d=(-1．2961，-0．6051)x6s=(1．7036，-0．7961)-0．2155x6d=(1．6381，0．2287)x7d=(-1．2961，-0．6051)

4 結(jié) 語

在本文中，用動力系統(tǒng)求非線性函數(shù)的多個局部極小值點，在算法1中的第二步，本文中用擬牛頓法求局部極小值點，相比以前積分的方法更簡單精確度更高，在算法2中，本文求的零點，這個方法更直觀便于理解，通過準梯度系統(tǒng) 和反射梯度系統(tǒng)之間的轉(zhuǎn)換可以求出多個局部極小值點和退化點，通過比較局部極小值點的值可以得到全局極小值點.最后需要進一步改進的是如何得到所有的退化點.

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Obtaining local optimal solutions of nonlinear programming problems based on gradient system

ZHANG Na

(School of Science, Tianjin University, Tianjin 300072, China)

According to the topological and geometric properties of the objective function the multiple local optimal solutions were solved, and relevant gradient vector field of the function was established. The stable equilibrium of the gradient vector field was the local optimal solution of the corresponding objective function. Through degradation point of gradient vector field seeks for the stable equilibrium. This paper improved the method of degradation point algorithm and solve nonlinear optimization of multiple locally optimal solutions.

stable equilibrium point; gradient vector field; stability region; degradation point

2014-12-04.

張 娜(1991-)，女，碩士，研究方向：動力系統(tǒng)與優(yōu)化.

O224

A

1672-0946(2015)06-0744-04