无约束最优化问题的直接方法

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Matlab中的最优化问题求解方法

Matlab中的最优化问题求解方法

Matlab中的最优化问题求解方法近年来,最优化问题在各个领域中都扮演着重要的角色。

无论是在工程、经济学还是科学研究中,我们都需要找到最优解来满足特定的需求。

而Matlab作为一种强大的数值计算软件,在解决最优化问题方面有着广泛的应用。

本文将介绍一些Matlab中常用的最优化问题求解方法,并探讨其优缺点以及适用范围。

一. 无约束问题求解方法1. 最速下降法最速下降法是最简单且直观的无约束问题求解方法之一。

其基本思想是沿着梯度的反方向迭代求解,直到达到所需的精度要求。

然而,最速下降法的收敛速度通常很慢,特别是在局部极小值点附近。

2. 共轭梯度法共轭梯度法是一种改进的最速下降法。

它利用了无约束问题的二次函数特性,通过选择一组相互共轭的搜索方向来提高收敛速度。

相比于最速下降法,共轭梯度法的收敛速度更快,尤其适用于大规模优化问题。

3. 牛顿法牛顿法是一种基于二阶导数信息的优化方法。

它通过构建并求解特定的二次逼近模型来求解无约束问题。

然而,牛顿法在高维问题中的计算复杂度较高,并且需要矩阵求逆运算,可能导致数值不稳定。

二. 线性规划问题求解方法1. 单纯形法单纯形法是一种经典的线性规划问题求解方法。

它通过在可行域内进行边界移动来寻找最优解。

然而,当问题规模较大时,单纯形法的计算复杂度会大幅增加,导致求解效率低下。

2. 内点法内点法是一种改进的线性规划问题求解方法。

与单纯形法不同,内点法通过将问题转化为一系列等价的非线性问题来求解。

内点法的优势在于其计算复杂度相对较低,尤其适用于大规模线性规划问题。

三. 非线性规划问题求解方法1. 信赖域算法信赖域算法是一种常用的非线性规划问题求解方法。

它通过构建局部模型,并通过逐步调整信赖域半径来寻找最优解。

信赖域算法既考虑了收敛速度,又保持了数值稳定性。

2. 遗传算法遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法。

它模拟遗传操作,并通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。

遗传算法的优势在于其适用于复杂的非线性规划问题,但可能需要较长的计算时间。

第3章 无约束最优化方法 3-1 最速下降法 3-2 牛顿法

第3章 无约束最优化方法 3-1 最速下降法 3-2 牛顿法
2
1
u f ( x)u m u
T 2
2
u R
n


则从任意的初始点 x 0 出发,阻尼牛顿法产 生的迭代点列 满足: (1)当 x k 为有穷点列时,其最后一个点 为 f ( x) 的唯一极小点。 (2)当 x k 为无穷点列时,收敛到 f ( x) 的
第3.2节 Newton法及其改进
第3.1节 最速下降法(Steepest Method)



对于最速下降法的几点说明 (1)第2.6节中介绍的关于下降算法的收敛 性定理对最速下降法都是成立的 。 (2)目标函数在负梯度方向下降得最快只 是局部性质。 (3)锯齿现象 (4)改进策略:在计算的开始阶段使用最 速下降法,在迭代数次后,改用其他算法。
本节的主要内容:
(1)牛顿法的基本思想
(2)阻尼牛顿法
(3)带保护措施的阻尼牛顿法
(4)吉尔-默里稳定牛顿法
(5)信赖域方法(一)
第3.2节 Newton法及其改进

(1)牛顿法的基本思想: * 在目标函数f ( x)的极小点 x 的近似点 x k 附近将 f ( x) 二阶Tayler展开,用展开的二次 函数去逼近 f ( x),将这个二次函数的极小点 * x 作为 的一个新的近似点 x k 1 ,依次下去, 用一系列二次函数的极小点 xk 1 去逼近 f ( x) 的极小点 x * 。
第3.2节 Newton法及其改进
设 f ( x)二次连续可微,则 f ( x) 在 x k 处的二次 近似为: 1 T f ( x) qk ( x) f ( xk ) f ( xk ) ( x xk ) ( x xk )T 2 f ( xk )( x xk ) 2 令

无约束常用优化方法

无约束常用优化方法

步长 ,作前进(或后退)试探.如试探成功(目
标函数值有所减小),则按步长序列
,加
大步长(注意每次加大步长都是由初始点算起),直
至试探失败(目标函数值比前一次的有所增加)时,
则取其前一次的步长作为沿这个坐标轴方向搜索的最
优步长,并计算出该方向上的终止点,而后以这个终
止点为始点再进行下一坐标轴方向的搜索,并重复上

显然 是二次函数,并且还是正定二次函数,所以 是凸函数且存在唯一全局极小点.为求此极小点,令
即可解得

(5.9)
对照基本迭代公式,易知,式(5.9)中的搜索方向
步长因子
方向
是直指点 处近似二次函数
的极小点的方向.此时称此方向为从点 出发的
Newton方向.从初始点开始,每一轮从当前迭代点出发,
沿Newton方向并取步长 的算法称为Newton法.
另外,共轭梯度法不要求精确的直线搜 索.但是,不精确的直线搜索可能导致迭代 出来的向量不再共轭,从而降低方法的效 能.克服的办法是,重设初始点,即把经过 n次迭代得到的Xn作为初始点重新迭代.
五、坐标轮换法
在坐标轮换法中,沿各个坐标轴方向进行一维搜索
时,常选用最优步长法或加速步长法.加速步长法从
初始点出发,沿搜索(坐标轴)方向先取一个较小的
三、共轭方向法
1、概念
通常,我们把从任意点
出发,依次沿某组共轭
方向进行一维搜索的求解最优化问题的方法,叫做共
轭方向法.
2、特点
• 一般地,在n维空间中可以找出n个互相共轭的方向,对于n元正 定二次函数,从任意初始点出发,顺次沿这n个共轭方向最多作n 次直线搜索就可以求得目标函数的极小点.这就是共轭方向法的 算法形成的基本思想.

第八章 无约束多维问题的最优化方法

第八章 无约束多维问题的最优化方法

5 共轭梯度法
共轭梯度法的迭代公式
设从xk出发,沿dk=-gk 方向作一维搜索到 xk+1点,并算 出xk+1点的梯度方向gk+1。由于gk+1 是沿等直面在该点的法 线方向,而dk是沿等直面在该点的切线方向,故(dk)Tgk+1= 0,即 gk+1Tgk=0,gk+1 与 gk 正交。 为了在 gk+1 和 gk 构成的正交系中确定共轭方向dk+1,令 dk+1 = -gk+1+k dk 即把共轭方向dk+1看成-gk+1与 dk的线性组合,k 为待定 系数。要使dk+1与dk 共轭,就应使 (dk+1)TGdk =0 而 (dk+1)TGdk =(-gk+1+kdk)TGdk =(-gk+1 kgk)TG(-gk ) =gk+1TGgk+k gkTGgk =0
T
0 T 4 100 1 50
T
1 1 2 2 4 0 100 0 4 100 50 2 f x 0

0 0
T
对照梯度法和牛顿法迭代公式,可以看出只相差一项 海赛矩阵的逆矩阵。因此,牛顿法是对梯度法的进一步修 正。事实上,梯度法是对目标函数f(x)在点xk的一阶(线性) 近似,而牛顿法是对f(x)在点xk 的二阶(二次)近似。
2 最速下降法
(1) 最速下降法以负梯度方向作为搜索方向并作一维搜索,因 此又称为“梯度法”,属于求导数的间接法。它的基本思想早 在1847年就已提出。尽管它本身不再被认为是一种有效的方法, 但它是许多优化方法尤其是二次收敛方法的基础。 各点的梯度一般各不相同,因此“最速下降方向”仅对某 一点附近而言,它具有局部性质。 当作一维搜索时,搜索方向是与目标函数等值线相切的, 而切点的梯度方向是与等值线正交的。因此,相邻两次搜索方 向相互垂直,搜索路径呈严重的“之”字形,特别是目标函数 接近二次型时更为明显。 可以利用梯度矢量在极值点为零这一重要性质设立收敛准 则 f(x*)

第三讲 无约束优化(多维无约束优化方法)

第三讲   无约束优化(多维无约束优化方法)

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5
1. 梯度法(最速下降法 )
(2)迭代公式 : X (k 1) X (k) k S (k) X k f X k

X (k1) X (k) k
f f
X k X k
f
X k


f ,f x1 x2
X (2) 1
S (1)
S为S(2)的共轭方向。
S即为S(1)的共轭方向。
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18
(2)共轭梯度法的基本原理
2)共轭方向的构造
S k1 f X k1 k S k
上式的意义是以新的负梯度方向 f X k1 ,加上原
负梯度的一部分k S k 来构造 S k1 。
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3
1. 梯度法(最速下降法 )
数值迭代格式
X (k 1) X (k ) k S (k )
从数值迭代格式可以看出,构造一种算法的关键 是如何确定一个有利的搜索方向。
梯度方向是函数值上升最快的方向,负梯度 方向是函数值下降最快的方向。
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以负梯度方向作为搜索方向
4)牛顿法不能保证函数值稳定下降,严重时还会造 成点列发散导致迭代失败。
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1 27
3. 多维牛顿法(阻尼牛顿法)
问题的提出
因函数不一定是二次函数,基本牛顿法的步长因子 恒为1,有时会导致迭代发散而失效。
改进方法
仍取牛顿方向,但改用最优步长因子:
X (k1) X (k ) k [H ( X (k ) )]1f ( X (k) ) 一维搜索求最优步长
'X 0

第3章 无约束最优化方法 3-1 最速下降法 3-2 牛顿法

第3章 无约束最优化方法 3-1 最速下降法 3-2 牛顿法
性定理对最速下降法都是成立的 。 n (2)目标函数在负梯度方向下降得最快只
是局部性质。 n (3)锯齿现象 n (4)改进策略:在计算的开始阶段使用最
速下降法,在迭代数次后,改用其他算法。
第3.1节 最速下降法(Steepest Method)
n [引理3.2](康德洛维奇Kntorovich不等式)
第3.2节 Newton法及其改进
n [推论3.8]设 且对任意的 在水平集
在开凸集D上二阶连续可微, ,存在常数 ,使得
上满足
则从任意的初始点 出发,牛顿法产生的迭
代点列 满足
,且收敛到
的唯一极小点。
第3.2节 Newton法及其改进
n 阻尼牛顿法的优点与缺点: 阻尼牛顿法克服了牛顿法要求初始点充分靠
n
,则d是下降方向;
n
,则 是下降方向。
第3.2.4节 吉尔-默里稳定牛顿法
n Gill-Murray稳定牛顿法的基本思想: n 当Hesse矩阵 在迭代点
处为不定矩阵时,对其进行强迫正 定的 分解;当 趋于零时, 采用负曲率方向使函数值下降。
第3.2.4节 吉尔-默里稳定牛顿法
n [算法3.15](求负曲率方向的算法)
得到方向 ,令

n (6)精确线性搜索求 ,且令
n (7)若
,则进行步(8);否则,

,转步(2)。
n (8)输出
,停止计算。
第3.2.4节 吉尔-默里稳定牛顿法
n [定理3.18]设 二阶连续可微,且存在
,使得
为有界闭
凸集。假定在吉尔-默里稳定牛顿法中取
,且初始点
,则吉尔-默里稳
定牛顿法产生的迭代序列 满足:

最优化方法第六讲 无约束(多维)最优化

最优化方法第六讲 无约束(多维)最优化

step4. 若 || f ( xk1) || ,停止,x* xk1 ;
否则,令 k : k 1, 转step 2 。
14
➢算法框图
给定初始点x0和精度 || f ( x0 ) ||
停止,输出x1


| x1 x0 |
是 停止,输出x0
否 否
2 f (x0) 0
计算x1
x0
f ( x0 ) 2 f (x0)
1
13 62
x2
x1
1d 1
(
36 , 31
8 31
)T
7
三、最速下降法的特点
1.性质. 设 f ( x) 有一阶连续偏导数,若 步长 满足 k
f ( xk d k ) min f ( xk d k )
k
则有 f ( xk d k )T d k 0。 k
证明:令 ( ) f ( xk d k ),所以
5
一、梯度法(最速下降法):
1. 搜索方向:d k f ( xk ) ,也称为最速下降方向;
2. 搜 索 步 长: k 取 最 优 步 长, 即 满 足
f (xk
kd k )
min
f
(xk
d k ) 。
二、梯度法算法步骤:
1. 给定初始点 x1 Rn ,允许误差 0, 令k 1。
2. 计算搜索方向 d k f ( xk ) ;
Step3. 令 xk 1 xk kd k , 其中tk : f ( xk kd k ) min f ( xk d k )。
24
Step 4. 判断 xk 1 是否满足终止准则: yes: 计算 stop, 则x* : xk1
No : 转 step 5 。

第五次模式搜索法

第五次模式搜索法

d (2,1)和d (2,2) 线性相关,以下迭代得到的xk (1,0)T ( k 2), 不能得到最优解x* (0,0)T 。
问题:如何确保各轮迭代的前 n个搜索方向线性无关?
(1) 分析:搜索方向线性相关的原因。 d (k,n1) x(k,n) x(k,0) ( x(k,n1) tnd (k,n) ) x(k,0) x(k,0) t1d (k,1) t2d (k,2) tnd (k,n) x(k,0) t1d (k,1) t2d (k,2) tnd (k,n)
原始 Powell 法步骤:
(1) 给定初始点x0 , n个线性无关的方向: d (1,1) , d (1, 2) , , d (1, n) 。 允许误差 0,令 k 1。
(2) 令 x(k,0) xk1 ,从 x(k,0) 出发,依次沿方向 d ( k ,1) , d ( k , 2) , , d ( k , n) 进行搜索,即令
y2 y1 e1 ( 0.75,1)T 。
f ( y2 e2 ) 2.125 f ( y2 ), f ( y2 e2 ) 1.125 f ( y2 ),
y3 y2 e2 ( 0.75,0.75)T 。
f ( y3) f (x1), 令 x2 y3。 取加速方向d 1 x2 x1 ( 0.25, 0.25)T 。 模式搜索:
点 y1,从x2出发沿方向d 作一维搜索得极小点y2,则有 y2 y1与方向d 关于 A共轭。
对例 2的分析: 第一轮搜索方向:d (1,1) (1,0)T ,d (1,2) ( 0,1)T ,d (1,3) ( 2, 1)T。 第二轮搜索方向:d (2,1) ( 0,1)T ,d (2,2) ( 2, 1)T ,d (2,3) ( 36 , 60 )T。

非线性规划-无约束问题的最优化方法

非线性规划-无约束问题的最优化方法

f x( ) + l e1 = 3( + l ) + 2? 22 1
1
(
)
2
32 = 3( + l ) + 17 1
2
fl ' = 0 ? l 1
- 1
轾 轾 1 1 犏 犏 2 1 x( ) = x( ) + l e1 = 犏 + (- 1)犏 = 2 0 犏 犏 犏 犏 3 0 臌 臌
轾 0 犏 犏 ? f x(2) 2 犏 犏 3 臌
第 二 节 最
二、最速下降法的算法步骤
速 下
降 法
第1步:给定初始点 x(0),及终止误差 e > 0 ,令k =0 第2步:求梯度向量的范数 Ñ f (x(k )) 若 ? f (x(k )) 停止计算,输出x e ,停止计算,输出 (k)作为极小点的近
p( ) = - f x( )
k k
似值,否则转到下一步。 似值,否则转到下一步。 第3步:构造负梯度方向
第 一 节
一、基本思想


轮 换

认为最有利的搜索方向是各坐标轴的方向, 认为最有利的搜索方向是各坐标轴的方向,因此它轮流 按各坐标的方向搜索最优点。 按各坐标的方向搜索最优点。 过程:从某一个给定点出发,按第 个坐标轴 个坐标轴x 过程:从某一个给定点出发,按第i个坐标轴 i的方向搜 索时,假定有 个变量 则只有x 在变化,其余(n-1)个变量 个变量, 索时,假定有n个变量,则只有 i在变化,其余 个变量 都取给定点的值保持不变。这样依次从 做了n次单变 都取给定点的值保持不变。这样依次从x1到xn做了 次单变 量的一维搜索,完成了变量轮换法的一次迭代。 量的一维搜索,完成了变量轮换法的一次迭代。

最优化方法解可新

最优化方法解可新

最优化方法解可新最优化问题是数学建模中一个重要的问题类别,它的主要目标是在给定一些约束条件下找到一个使得目标函数取得最大或最小值的最优解。

最优化方法是解决这类问题的一种有效手段,通过对问题进行数学建模和算法求解,可以得到最优解或近似最优解。

最优化问题可以分为无约束优化和有约束优化两类。

在无约束优化问题中,目标函数的优化不受约束条件的限制;而在有约束优化问题中,目标函数的优化需要满足一定的约束条件。

下面将分别介绍无约束优化和有约束优化的最优化方法。

一、无约束优化的方法:1. 梯度下降法(Gradient Descent):梯度下降法是最为常用的无约束优化方法之一。

它通过迭代的方式不断地沿着目标函数梯度的反方向更新参数,直至达到收敛条件。

梯度下降法的核心思想是利用函数的导数信息进行搜索,从而找到函数的最小值点。

2. 牛顿法(Newton Method):牛顿法是一种基于函数局部二阶泰勒展开的优化方法。

它通过迭代的方式利用目标函数的一阶和二阶导数信息来求解最优解。

牛顿法在每次迭代时通过求解线性方程组来计算更新的步长,因此通常具有更快的收敛速度。

3. 拟牛顿法(Quasi-Newton Method):拟牛顿法是对牛顿法的改进,它通过估计目标函数的二阶导数信息来近似求解最优解。

拟牛顿法不需要计算目标函数的二阶导数,而是通过迭代更新一个代表二阶导数信息的矩阵。

拟牛顿法比牛顿法更加稳定和易于实现,因此被广泛应用于实际问题中。

二、有约束优化的方法:1. 线性规划(Linear Programming):线性规划是求解线性约束下的最优解的一种方法。

它的目标函数和约束条件均为线性函数,可以利用线性规划的特殊结构进行高效求解。

线性规划在工程、经济和管理等领域有广泛应用,如生产调度、资源分配等问题。

2. 非线性规划(Nonlinear Programming):非线性规划是求解非线性约束下的最优解的方法。

它的目标函数和/或约束条件为非线性函数,常常需要使用数值优化方法进行求解。

第三章无约束问题的最优化方法

第三章无约束问题的最优化方法

赋以0.618。
2 ,
;并计算其对应
的函数值。 3)根据区间消去法原理缩短搜索区间。为了能用原来的 坐标点计算公式,需进行区间名称的代换,并在保留区间 中计算一个新的试验点及其函数值。
如果
令 b , , f f 记N0=0; 2 2 1 2 1 如果 ,则新区间= ,
2
2

图2-5 黄金分割法
• 黄金分割法要求插入两点: a1 a (1 )(b a), f1 f (a1 )
a2 a (b a), f 2 f (a2 )
黄金分割法的搜索过程:
1)给出初始搜索区间及收敛精度 2)按坐标点计算公式计算 1
,将
在搜索区间内[a,b] 任取两点a1、b1,令f1=f(a1), f2=f(b1) • (1)如f1<f2, 则缩小的新区间为[a,b1]; • (2)如f1>f2, 则缩小的新区间为[a1,b]; • (3)如f1=f2, 则缩小的新区间为[a1,b1]
f(b1) f(a1) f(a1) f(b1) f(a1) f(b1)
a
a1

b
a
a1
b1 b
a
a1
b1
b
§3.2 一维搜索方法
黄金分割法: • 黄金分割法适用于[a,b]区间上的任何单谷函数求极小值问题。对 函数除要求“单谷”外不作其他要求,甚至可以不连续。因此,这种 方法的适应面相当广。 • 黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法。 • 在搜索区间内[a,b]适当插入两点,将区间分成三段;利用区间消 去法,使搜索区间缩小,通过迭代计算,使搜索区间无限缩小,从而 得到极小点的数值近似解。 •

第五章 无约束优化方法

第五章 无约束优化方法
0 1 2 1 4 2 10
由(5.3)得 X (1) X (0) [H ( X (0) )]1 F ( X (0) ) 0 3 1
S (0) 1 4,10T 0.3714 ,0.9285 T 10.770329
2 2 例 5-3 试用牛顿法求例5-1给出的目标函数 f ( X ) x1 x2 x1 x2 4x1 10x2 60的极小值, ( 0) T 设初始点 X (0) [ x1(0) , x2 ] [0,0]。 2 f 2 f
f ( X ) f ( X ) T 解: f ( X ( 0) ) , 4,10 x 2 x1
(0)
6 8
H 1F
X (k ) X*
X
X (1) 6 8
T
(1)
X
S
( 0)
x1(1) 0 0.3714 0.3714 0.9285 (1) 0 0 . 9285 x2
f ( X ) f ( X ) T 解: f ( X ) , 2 x1 x 2 4,2 x 2 x1 10 x 2 x1 2 2 f ( X ( 0) ) f ( X ( 0) ) ( 0) 2 2 f ( X ) x x (4) (10) 10.770329 1 2
即为最优点,只迭代一次就达到了X*。
图5.8牛顿法的修正
• 5.3.2 牛顿法的特点
由上述可见,当目标函数为二次函数时,收敛很快,属于二阶收敛,是目前算法中最快的 一种。即使目标函数不是二次函数,当初始点选得好时,也会很快收敛。但如果目标函数 非凸,初始点选择不当有可能远离极小点或导致不收敛(图5.8)。基于这种原因,为保 证每次迭代下降,对古典的牛顿法要做些修改,于是便出现了修正牛顿法。其修正方法是 在 X ( k ) 沿牛顿方向做一次一维搜索,避免远离极小点 X (k 1) X (k ) k [H ( X (k ) )]1 F ( X (k ) )

东北大学最优化方法2010年第三章

东北大学最优化方法2010年第三章
加负担。下面是确定 h 的一种比较合理而有效的方法。
第一次迭代( k 0 ,即从 xv0 到 xv1 的迭代)时,(t)
的初始步长可取为1,或根据问题中出现的数据的数量级
估计选定。而以后各次迭代的初始步长可按公式(3.5)
计算,
其中 0
般比从
xk
1 到
1hx。k的这距x是k离因pkx为xkk1从(xxkk3到.15小)xvk 或1 的接距近离,所xk以1 把xk按一
上述过程开始时,必须选定初试点 t0 和步长 h。对于
任意给定的 (t),一般来说,无固定选取模式。
但对于在下降算法模式中所引入的 (t) f (xk tpk )
而言,可选取 t0 等于0(理论上)或接近0(实际计算中)。
而对于 h ,如果选得过小,那么需要迭代许多次才能找到
一个搜索区间;如果选得太大,虽然很少几步就可能把极 小点包括进来,但是这又会给下一步搜索极小点的过程增
黄金分割法的思想是:在每次迭代中,合理地设置两
个插入点的位置,以使得在计算函数值次数同样多的条件 下,将区间缩小得最快。
设区间 [a,b] 的长为1。在距点 a 分
别为 和
为了确定
的地方插入 t1和 t2。
和 ,提出以下条
件:
第一,希望 t1 和 t2在 [a,b]中的位置是对称的。按这
一条件,有
1. 搜索区间的确定
在以下讨论中,总假定一元函数 (t) 是单谷函数。
定义3.1 设 : L R1 R1 ,t* 是 (t) 在L上的全局
极小点。如果对于L上任意的两点 t1,t2 t1 t2 ,当 t2 t *
时,(t1 ) (t2 ) ;当 t1 t * 时,(t1 ) (t2 ) ,那么称(t)

最优化方法(刘)第四章

最优化方法(刘)第四章

阻尼牛顿法收敛定理
定理2: 设 f ( x) 二阶连续可微, 又设对任意的x0 ∈Rn , 存在常数m > 0, 使得 f ( x) 在 L ={x f (x) ≤ f (x0 )} 2 T 2 上满足: ∇ f ( x)µ ≥ m µ ,∀ ∈Rn , x∈L( x0 ) µ µ 则在精确线搜索条件下, 阻尼牛顿法产生的点列 {xk } 满足: (1) 当{xk } 是有限点列时, 其最后一个点为 f ( x) 的唯一极小点. (2)当{xk } 是无限点列时, 收敛到 f (x) 的唯一极小点.
) x0 = (9,1
T
g0 = ∇ ( x0 ) = (9,9) f
T
T 7.2 7.2 g0 g0 x = x0 − T g0 = 1 −0.8 g1 = −7.2 g0 G 0 g T 9×0.82 g1 g1 x2 = x − T g1 = 1 2 (−1 ×0.82 g1 G 1 g )
9 1 0 x = x0 −G g0 = − 1 1 0 9
1 − 0 −1
9 0 = = x* 9 0
牛顿法收敛定理
定理1: 设 f ( x) 二次连续可微, *是 f ( x) 的局 x 部极小点, f (x* ) 正定. 假定 f ( x) 的海色阵 ∇
gk →0 .
证明: 对于最速下降法, k = 0, 由以上定理立得. θ
收敛性分析
定理2: 设 f ( x) 二次连续可微, ∇2 f ( x) ≤ M, 且 其中 M是个正常数, 对任何给定的初始点 x0, 最速下降算法或有限终止, 或者lim f ( xk ) = −∞ ,
k→ ∞

第四章 无约束优化方法

第四章 无约束优化方法
小值,计算将失败。 如图所示为一个三维优化问题的示例,设第一环中
各1矢=0量,必则在新该生平方面向内与,e使2 、搜e索3共局面限,于随二后维的空各间环,方不向能组得中到,
最优解。
x3S1x1 1=0Fra bibliotek2e2
x2
3e3
鲍威尔基本算法的退化
二、鲍威尔修正算法
在某环已经取得的n+1各方向中,选取n个线性无关 的并且共轭程度尽可能高的方向作为下一环的基本方向组
组矢量式,中,1(Sk) 1、(k)、2S(k2)(k、) 、• ••••、• 、nS(k)n为(k)为个第方k向环的基最本优方步向长。 表次示搜为索若将S在2在(第k) 降、k环维S的3的(k优)空、化间•搜进• 索•行、过,程S无n中(k法)的出得线现到性n1组维(k)合空=0,间,以的则后函方的数向各极Sk
故得最优解
梯度法
优化设计是追求目标函数值最小,因此,自然可以设想 从某点出发,其搜索方向取该点的负梯度方向,使函数值在 该点附近下降最快。这种方法也称为最速下降法。
一、基本原理
梯度法的迭代公式为:
x(k+1)=x(k)-(k)g(k) 其中g(k)是函数F(x)在迭代点x(k)处的梯度f(x(k)) , (k)一
对于n维优化问题,如果只利用函数值求最优值的解法,称 为直接搜索法;
解析法的收敛速率较高,直接法的可靠性较高。
本章介绍的坐标轮换法和鲍威尔法属于直接法;梯度法、 共轭梯度法、牛顿法和变尺度法属于解析法
无约束优化方法算法的基本过程是:
从选定的某初始点x(k)出发,沿着以一定规律产生的 搜索方向S(k) ,取适当的步长a(k) ,逐次搜寻函数值下降的 新迭代点x(k+1),使之逐步逼近最优点x* 。可以把初始点 x(k) 、搜索方向S(k) 、迭代步长a(k) 称为优化方法算法的 三要素。其中以搜索方向S(k)更为突出和重要,它从根本 上决定着一个算法的成败、收敛速率的快慢等。所以, 一个算法的搜索方向成为该优化方法的基本标志,分析、 确定搜索方向S(k)是研究优化方法的最根本的任务之一。

无约束优化问题的求解方法

无约束优化问题的求解方法

无约束优化问题的求解方法无约束优化问题是指在不考虑任何限制条件下,通过调整自变量来寻找函数的最大值或最小值的问题。

在数学和工程领域中,无约束优化问题是一个重要的研究方向,其解决方法也非常丰富和多样。

下面将介绍几种常用的无约束优化问题求解方法。

一、梯度下降法梯度下降法是一种基于一阶导数信息的优化算法。

其基本思想是通过不断迭代地朝着函数的负梯度方向进行搜索,从而找到函数的极小值点。

具体来说,梯度下降法的迭代公式如下:x_(x+1)=x_x−x∇x(x_x),其中x_x代表第x次迭代的自变量的取值,x称为学习率,∇x(x_x)是函数x(x_x)在点x_x处的梯度。

梯度下降法是求解无约束优化问题的常用方法,具有易于实现和收敛性等优点。

但是,梯度下降法有时可能会陷入局部最优解,因此需要进行多次尝试或采用改进的算法。

二、共轭梯度法共轭梯度法是一种基于二阶导数信息的优化算法。

其基本原理是通过逆Hessian矩阵的乘法来更新自变量的取值,从而加速搜索速度。

具体来说,共轭梯度法的迭代公式如下:x_(x+1)=x_x−x_x,x∇x(x_x),x_x,x=x∇x(x_x)+x_x,x−1共轭梯度法具有高效、迭代次数少、不需要存储Hessian矩阵等优点。

然而,共轭梯度法也存在一些问题,如对于某些特定的函数可能会陷入收敛困难、对于非二次函数可能收敛速度较慢等。

三、拟牛顿法拟牛顿法是一种综合利用一阶和二阶导数信息的优化算法。

其基本思想是通过利用函数在当前点处的一阶导数和二阶导数近似值来构造一个局部的二次模型,从而求解优化问题。

拟牛顿法的迭代公式如下:x_(x+1)=x_x−(x_x)^−1∇x(x_x),x_x是拟牛顿法的Hessian矩阵近似值。

拟牛顿法具有利用了二阶导数信息、不需要进行二阶导数计算、有较好的全局收敛性等优点。

但是,拟牛顿法也存在一些问题,如需要存储和更新Hessian矩阵近似值、对于非光滑函数可能无法收敛等。

4 无约束最优化方法-直接搜索法

4 无约束最优化方法-直接搜索法

7)收缩:当 fn+2≥ f
G
时,则需收缩。 ( =0.5)
若 fn+2 < fH,则取收缩点Xn+4 : Xn+4 = Xn+1 + (Xn+2 – Xn+1)
fn+4 = f (Xn+4 )
否则,以XH代替上式中的Xn+2 , 计算收敛点Xn+4 : Xn+4 = Xn+1 + (XH – Xn+1) fn+4 = f (Xn+4 )
坐标轮换法(变量轮换法、交替法、降维法)
• 基本思想
将 n 维 无 约 束 优 化 问 题 转 化 为 n 个 沿 坐 标 轴 方 向 ei (i=1, 2, … , n)的一维优化问题来求解,并记完成n次一 维搜索为一轮。若一轮搜索后未得到满足精度要求的最优点, 则继续下一轮迭代搜索。如此反复,直至得到满足精度要求 的最优点为止。在每一轮搜索中,每次迭代仅对 n元函数的 一个变量沿其坐标轴方向进行一维搜索,其余 n-1个变量均 保持不变,再依次轮换进行一维搜索的坐标轴,直至完成沿 n个坐标轴方向的n次一维搜索。
若满足,则结束迭代计算,并输出 X * = XL 和 f 否则,转下一步。 5)计算除XH点外的各点的“重心” Xn+1 ,即 Xn+1 = (∑Xi –XH) / n
*
=f
L
计算反射点: Xn+2 = 2Xn+1 –XH

fn+2 = f (Xn+2 ) 当 f L ≤ fn+2 < fG 时,以Xn+2 代替XH , fn+2 代 替 fH ,构造新的单纯形,然后返回到 3)。

第三章非线性规划无约束问题的最优化方法

第三章非线性规划无约束问题的最优化方法

x0
0p 0
1.919877 还需要经过10次迭代才
能满足精度要求
0.003070
第三节 牛顿法
3. 牛顿法的缺点: 牛顿法要求初始解离最优解不远,若初始点选得离最优解太
远时,牛顿法并不能保证其收敛,甚至也不是下降方向。因此, 常将牛顿法与最速下降法结合起来使用。前期使用最速下降法, 当迭代到一定程度后,改用牛顿法,可得到较好的效果。 4. 修正牛顿法 基本思想: 保留了从牛顿法中选取牛顿方向作为搜索方向,摒弃其步长恒 为1的做法,而用一维搜索确定最优步长来构造算法。
2
2
0
2e2 2 3
00 21 0
03
f x3 9
第二节 最速下降法
再从x(3)点 出发,沿x3轴方向e3进行一维搜索:
0 x 3 e3 0
3
00 00 13
f x 3 e3
32
f' 0 x4 x3
3
3
0
3e3 0 0
f x4 0
第二节 最速下降法
因为 x 1
x 4 ,0故.0以1 x(4)点作为新的x(1) ,进行新一轮迭代。
0
1 33 22
f x0
p0
52 5
42
f' x0
p0 5 5 0
22
01
第三节 牛顿法
x1 x0
1 p0 3
2
3
f x1
14
12 2
0
30
12 1 2
2
f x1
所以选取 x* x 1
1 3 作为极小点。 2
第三节 牛顿法
6. 修正牛顿法的缺点: 修正牛顿法虽然比牛顿法有所改进,但也有不足之处:
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模式搜索:
y1 x 2 d 1 ( 0.5 , 0.5 )T 。
二. Powell 方法
基本思想:
Powell 方法主要由 基本搜索、加速搜索和 调整搜索方向三个 部分组成。基本搜索包 括从基点出发沿着已知 的 n 个搜索方向
进行一维搜索,确定一个新基点。加速搜索是指沿着相邻的两
最后用基点 个基点的连线方向进行一维搜索,使函数值下降更快。
搜索和模式搜索。轴向 搜索依次沿n 个坐标轴的方向进行,
用来确定新的基点和有利于函数值下降的方向。模式搜索则
沿着相邻两个基点的连 线方向进行,试图使函 数值下降更快。 2. 算法分析 问题 min f ( x);
令 e j ( 0 ,, 0 , 1 , 0 ,, 0 )T , j 1 , 2 ,, n 表示n 个坐标轴方向。
(2) 轴向搜索:
如果 f ( y j e j ) f ( y j ) , 则令 y j 1 y j e j , 转 (3); 如果 f ( y j e j ) f ( y j ) , 则令 y j 1 y j e j , 转 (3);
否则,令 y j 1 y j 。
y 1 x k , x k 1 x k 。
令 k : k 1 , j 1 , 转( 2)。
注 将轴向搜索和模式搜索中的固定步长改为用一维搜索确定步长,
算法仍然收敛。 例1. 用模式搜索法求解问题
min
2 2 f ( x ) x1 x2 。
取初始点x 1 ( 1 , 1 )T , 初始步长 0.25, 加速因子 1,
连线方向代替已知的 n 个搜索方向之一,构成 新的搜索方向组, 进行下一轮迭代。
原始 Powell 法步骤:
(1) 给定初始点x 0 , n 个线性无关的方向: d ( 1 , 1) , d ( 1 , 2 ) , , d ( 1 , n ) 。
给定初始步长 ,加速因子 。任取初始点 x 1作为第一个基点。 以下用x j 表示第 j 个基点。
在每一轮轴向搜索中, 用 y i 表示沿第i 个坐标轴ei 方向搜索时
的出发点。 轴向搜索:
e2
x (1 ) y (1 ) y ( 2) y ( 3)
令 y1 x1 。 沿 e1方向搜索:
(3) 若 j n , 则令 j : j 1 , 转(2)。
如果 f ( y n1 ) f ( x k ) , 转(4); 否则,转 (5)。 (4) 模式搜索: 令 x k 1 y n1 , y1 x k 1 ( x k 1 x k )。
令 k : k 1 , j 1 , 转( 2)。 否则,令 : , (5) 如果 , 停止,得到点 x ( k ) ;
f ( y 2 e2 ) 2.125 f ( y 2 ) , f ( y 2 e2 ) 1.125 f ( y 2 ) , y 3 y 2 e2 ( 0.75, 0.75 )T 。
f ( y 3 ) f ( x1 ) , 令 x 2 y 3。 取加速方向 d 1 x 2 x1 ( 0.25, 0.25 )T 。
无约束最优化问题的直接方法
1. 模式搜索法 2. Powell 算法 3. 单纯形替换法
无约束最优化问题的直接方法
无约束最优化问题 min f ( x);
直接方法: 不用计算导数,只需计 算函数值的方法。
1961年) 一. 模式搜索法 (Hooke Jeeves 方法,
1. 基本思想: 算法从初始基点开始,交替实施两种搜索:轴向
进行下一轮轴向搜索。
y (1 ) y ( 3 ) x ( 2) y ( 2) y ( 3)
O
e1
x3 x
x1
2
x x4
5
x6 x
模式搜索法:
(1) 给定初始点x 1 Rn , 初始步长 ,加速因子 1,缩减率
( 0 , 1 ) , 精度 0。 令 y1 x 1 , k 1 , j 1。
x 2 x 1方向可能有利于函数
y (1 )
值下降,因此下一步沿 x 2 x1
方向进行模式搜索。
即令
O
e1
y1 x 2 ( x 2 x1 )。
如何判断模式搜索是否有效?
以 y1 为起点进行下一轮轴向 搜索,所得的点仍记为y n1 。 如果 f ( y n1 ) f ( x 2 ) , 表明此次模式搜索成功 ,令 e2 x 3 y n1 。 仿上继续进行迭代。 x (1 ) y (1 ) y ( 2) 如果 f ( y n1 ) f ( x 2 ) , 表明此次 模式搜索失败,返回基 点 x2 ,
) 依次进行搜索,直到得 到点 y n1 。 ( 一轮轴向搜索结束。
如果 f ( y n1 ) f ( x 1 ) , 则缩小步长 ,仍以x1为起点进行新的
否则,进行模式搜索。e 2 轴向搜索。 模式搜索:
x (1 ) y (1 ) y ( 2) y ( 3 ) x ( 2)
如果 f ( y n1 ) ห้องสมุดไป่ตู้ ( x 1 ) , 则令 x 2 y n1 。
如果 f ( y1 e1 ) f ( y1 ),则令 y 2 y1 e1 ; 否则,如果f ( y1 e1 ) f ( y1 ), 则令 y 2 y1 e1 ;
否则, 令 y 2 y1 。
O
e1
再从 y 2 出发,仿上沿 e2 进行搜索得到y 3 ,
率 0.2。
解 : 第1轮迭代:
缩减
令 y1 x 1 ( 1 , 1 )T , 则 f ( y1 ) 2。
f ( y1 e1 ) 2.5625 f ( y1 ) , f ( y1 e1 ) 1.5625 f ( y1 ) , y 2 y1 e1 ( 0.75, 1 )T 。
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