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)

2019/10/21
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。
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x 2 x1方向可能有利于函数
值下降,因此下一步沿x2 x1 O
方向进行模式搜索。
y(2) y(3) x(2)
y(1) e1
即令 y1 x2 ( x2 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yn1。
如果 f ( yn1 ) f ( x2 ),表明此次模式搜索成功,令
(4) 模式搜索:令 xk1 yn1 , y1 xk1 ( xk1 xk )。
令 k : k 1, j 1,转(2)。
(5) 如果 ,停止,得到点x(k) ;否则,令 : , y1 xk , xk1 xk 。
令 k : k 1, j 1,转(Байду номын сангаас)。
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
f ( x) x12 x22 。
取初始点x1 (1,1)T ,初始步长 0.25,加速因子 1,
率 0.2。
缩减
解 : 第1轮迭代: 令 y1 x1 (1,1)T , 则 f ( y1 ) 2。
f ( y1 e1 ) 2.5625 f ( y1 ), f ( y1 e1 ) 1.5625 f ( y1 ),
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
e2 x3 yn1。 仿上继续进行迭代。
x(1) y(1)
y(2)
如果 f ( yn1 ) f ( x2 ),表明此次
y(3) x(2)
模式搜索失败,返回基点 x2 ,
进行下一轮轴向搜索。
y(1)
y(2) y(3)
O
e1
x3
x5
x6
x
x2
x4
x1
模式搜索法:
(1) 给定初始点x1 Rn ,初始步长 ,加速因子 1,缩减率 ( 0 ,1) , 精度 0。 令 y1 x1 , k 1, j 1。
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。
一. 模式搜索法 (Hooke Jeeves 方法,1961 年)
1. 基本思想: 算法从初始基点开始,交替实施两种搜索:轴向 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。
搜索得到点xk 。
(3) 若|| xk xk1 || ,停止,得到点xk ;否则,令
d (k1, j ) d (k , j1) , j 1, 2, , n 。
令 k : k 1,返回(2)。
例2. 用原始 Powell 方法求解下述问题:
轴向搜索:
e2
令 y1 x1。
x(1) y(1)
y(2)
沿e1方向搜索:
y(3)
如果 f ( y1 e1 ) f ( y1 ),则令
y2 y1 e1 ;
否则,如果 f ( y1 e1 ) f ( y1 ),
则令 y2 y1 e1 ;
O
e1
否则,令 y2 y1。
再从 y2 出发,仿上沿e2 进行搜索得到y3 ,
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:
依次进行搜索,直到得到点 yn1。 ( 一轮轴向搜索结束。)
如果 f ( yn1 ) f ( x1 ),则缩小步长 ,仍以x1为起点进行新的
轴向搜索。 否 则 , 进 行 模 式 搜 索 。e 2
模式搜索: 如果 f ( yn1 ) f ( x1 ) ,
x(1) y(1)
则令 x2 yn1。
y1 x2 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
个基点的连线方向进行一维搜索,使函数值下降更快。最后用基点 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。
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。
给定初始步长 ,加速因子。任取初始点x1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 yi表示沿第i 个坐标轴ei 方向搜索时 的出发点。
(2) 轴向搜索:
如果 f ( y j e j ) f ( y j ),则令 y j1 y j e j ,转(3); 如果 f ( y j e j ) f ( y j ),则令 y j1 y j e j ,转(3); 否则,令 y j1 y j 。
(3) 若 j n ,则令 j : j 1,转(2)。 如果 f ( yn1 ) f ( xk ),转(4);否则,转(5)。
x(k , j ) x(k , j1) t j d (k , j )
t
j
:
f
( x(k , j1)
tj
d(k, j))
min t
f ( x(k , j1)
t d(k, j))
得到点 x( k ,1) , x( k , 2) , , x( k , n) 。
令 d ( k ,n1) x( k ,n) x( k ,0) ,从 x( k ,n) 出发沿d ( k ,n1) 进行一维
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