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        帶有最優(yōu)參數(shù)選擇的修正DL共軛梯度法

        2015-11-02 00:34:18吳雙江
        關(guān)鍵詞:共軛收斂性全局

        吳雙江

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

        0 引言

        考慮無約束優(yōu)化問題

        在文獻(xiàn)[1]中,Dai和Liao利用修正共軛條件的方法提出新共軛梯度法,其參數(shù)βk的形式:

        在文獻(xiàn)[2]中,Saman Babaie-Kafaki和Reza Ghanbari利用條件數(shù),求解了DL法中參數(shù)t,獲得兩種新的共軛梯度法M1和M2,其選取的參數(shù)t分別為

        1 MZ1法與MZ2法的全局收斂性

        (2)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g(x)-g(y)≤L x-y ,?x,y∈N。

        由假設(shè)1中(2)可知 gk≤γ。

        引理1[4]若假設(shè)A成立??紤]迭代格式為(2)-(3)的共軛梯度法,其中dk滿足下降條件,αk滿足強(qiáng) Wolfe線搜索。如果

        定理1 若假設(shè)1成立。分別考慮共軛梯度法MZ1法與MZ2法。兩種方法中滿足下降條件,滿足強(qiáng)Wolfe線搜索。則MZ1法與MZ2法均對(duì)一般函數(shù)有全局收斂性。

        證明:根據(jù)引理1,只需要證明MZ1法與MZ2法中dk有界,那么則MZ1法與MZ2法均對(duì)一般函數(shù)有全局收斂性。因?yàn)镸Z1法和MZ2法中滿足下降條件,因此dk≠0。下面運(yùn)用反正法證明MZ1法與MZ2法中有界。

        假設(shè)MZ1法與MZ2法均對(duì)一般函數(shù)不具有全局收斂性,則存在常數(shù)ε>0,使得 gk≥ε對(duì)任意k成立。根據(jù)式(5)、(7),有

        在 MZ1 法中,根據(jù)(2)、(3)、(7)、(12)、(13)和假設(shè)1:

        因此根據(jù)引理1,MZ1法對(duì)一般函數(shù)有全局收斂性。MZ2法,同理可證得對(duì)一般函數(shù)的全局收斂性。因此省略對(duì)MZ2法的全局收斂性證明過程。定理證明完畢。

        2 數(shù)值試驗(yàn)

        現(xiàn)比較MZ1法,MZ2法,ZZ法與DL法的數(shù)值效果,測(cè)試問題取自于文獻(xiàn)[5]。測(cè)試問題的維數(shù)為2~5 000維。在所有的共軛梯度法計(jì)算中,步長αk通過強(qiáng)Wolfe線搜索獲得,其中強(qiáng)Wolfe線搜索的參數(shù)δ=0.01,σ =0.1。DL法中參數(shù) t=0.1。MZ1法,MZ2法,和 ZZ法中參數(shù) C=0.001,并且如果 gk≥1時(shí) r=1,否則r=3。這些方法在配置為1.86 GHz CPU,2.5 GB RAM,Windows 7操作系統(tǒng)的聯(lián)想Z460筆記本電腦上用MATLAB 7.0.1軟件測(cè)試數(shù)值有效性。算法中的終止條件有兩個(gè):如果f(xk-1)>10-6,第一個(gè)終止條件為,否則第一個(gè)終止條件為≤10-6;如果迭代次數(shù)大于1 000次。繪制圖1、2、3、4來顯示MZ1法、MZ2法、ZZ法、DL法的數(shù)值結(jié)果。同時(shí)繪制表一顯示MZ1法、MZ2法、ZZ法、DL法的相對(duì)有效性。

        通過圖1、2、3、4和表1可知,MZ1法在函數(shù)計(jì)算次數(shù),梯度計(jì)算次數(shù),迭代次數(shù),時(shí)間上均好于其他幾種方法。

        表1 MZ1法、MZ2法、ZZ法、DL法的相對(duì)有效性

        圖1 函數(shù)計(jì)算次數(shù)

        圖2 梯度計(jì)算次數(shù)

        圖3 迭代次數(shù)

        圖4 CPU時(shí)間

        [1]DAI Y H,LIAO L Z.New Conjugacy Conditions and Related Nonlinear Conjugate Gradient Methods[J].Appl Math Optim,2001,43(1):87-101

        [2]SAMAN B K,REZA G.The Dai-Liao Nonlinear Conjugate Gradient Method with Optimal Parameter Choices[J].European Journal of Operational Research,2014,234(3):625-630

        [3]ZHOU W J,ZHANG L.A Nonlinear Conjugate Gradient Method Based on the MBFGSSecant Condition[J].Optimization Methods and Soft-ware,2006,21(5):707-714

        [4]DAI Y H.Convergence Properties of Nonlinear Conjugate Gradient Methods[J].SIAM JOptim,2000,10(2):345-358

        [5]MOREE JJ,GARBOW B S,HILLSTROM K E.Testing Unconstrained Optimization Software [J].ACM Trans Math Software,1981,7(1):136-140

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