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        擬牛頓法與非線性共軛梯度法的優(yōu)劣

        2018-08-30 11:10:52程江麗
        山西青年 2018年17期
        關(guān)鍵詞:共軛牛頓計(jì)算結(jié)果

        程江麗

        (河南師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453000)

        假設(shè)最優(yōu)化問(wèn)題的模型是:

        minf(x),

        s.t.x∈

        一、基本思想

        (一)擬牛頓法的基本思想

        在求解n維無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題時(shí),用迭代點(diǎn)的梯度和Hesse陣Gk的某個(gè)近似矩陣Bk對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行二次函數(shù)近似,然后把二次函數(shù)的極小點(diǎn)作為新的迭代點(diǎn)[1]。

        (二)非線性共軛梯度法的基本思想

        在求解n維非線性問(wèn)題時(shí),用當(dāng)前點(diǎn)的負(fù)梯度方向與算法的前一個(gè)方向的線性組合作為當(dāng)前的搜索方向,在非精確線搜索條件下經(jīng)過(guò)有限步終止[2]。

        二、數(shù)值計(jì)算

        (一)小型優(yōu)化問(wèn)題

        對(duì)于小型無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題,比如:

        minf(x)=4(x12-x2)2+3(x1-1)2,x∈R2

        表1 擬牛頓法的數(shù)值結(jié)果

        表2 非線性共軛梯度法的數(shù)值結(jié)果

        通過(guò)表1和表2可以看出,擬牛頓法的迭代次數(shù)和運(yùn)行時(shí)間都少于非線性共軛梯度法的迭代次數(shù)和運(yùn)行時(shí)間,而目標(biāo)函數(shù)值方面,擬牛頓法精確度更高一些。

        (二)大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題

        對(duì)于大規(guī)模的無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題,比如:

        其中,n取1000.同樣選取相同的初始點(diǎn),編程計(jì)算得出擬牛頓法和非線性共軛梯度法的數(shù)值計(jì)算結(jié)果,如表3和表4所示:

        表3 擬牛頓法的數(shù)值計(jì)算結(jié)果

        buzy表示計(jì)算器繁忙,一直不顯示結(jié)果。

        表4 非線性共軛梯度法的數(shù)值結(jié)果

        通過(guò)上面的結(jié)果比較可以發(fā)現(xiàn),在大規(guī)模無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題中,非線性共軛梯度法的迭代次數(shù)和運(yùn)行時(shí)間明顯少于擬牛頓法的迭代次數(shù),并且擬牛頓法中對(duì)于某些與精確解較遠(yuǎn)的點(diǎn)無(wú)法計(jì)算出數(shù)值解,所以,非線性共軛梯度法明顯優(yōu)于擬牛頓法。

        三、總結(jié)

        在實(shí)際科學(xué)計(jì)算中,往往遇到的更多的是大規(guī)模計(jì)算問(wèn)題,而此時(shí)的非線性共軛梯度法比擬牛頓法的效率更高一些,當(dāng)然,在小規(guī)模的計(jì)算問(wèn)題中,也可以采用擬牛頓法,因?yàn)樗哂卸A收斂速度,收斂性更好。在以后的學(xué)習(xí)和工作中,我們也應(yīng)不斷地觀察發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題,以不斷探索新的知識(shí)。

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