鞠靜潔，龐德艷，杜守強(qiáng)

（青島大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，山東 青島 266071）

0 引言

討論無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題

其中f為RN上的可微函數(shù).本文中‖·‖為歐幾里得范數(shù).

共軛梯度法自創(chuàng)立以來(lái)就被廣泛應(yīng)用于解無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題，是求解大規(guī)模無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的一種很有效的方法［1－11］，原因在于它在計(jì)算過(guò)程中只需要目標(biāo)函數(shù)值和梯度函數(shù)值，不需要矩陣存儲(chǔ)，卻比最速下降法有更好的數(shù)值效果，如由Hideaki與Yasushi提出的使用目標(biāo)函數(shù)值的共軛梯度法.

傳統(tǒng)的求解問(wèn)題（1）的共軛梯度法的迭代公式為

其中g(shù)k＝▽f（xk），αk＞0是步長(zhǎng)，dk是搜索方向，βk是一個(gè)參數(shù).

本文將介紹兩種改進(jìn)的共軛梯度法，它們的步長(zhǎng)都是由一種新的Wolfe線(xiàn)搜索方法［5］

與

本文結(jié)構(gòu)為：在第1、2部分中將分別給出在新的Wolfe型線(xiàn)搜索條件下的兩種算法，并詳細(xì)介紹其收斂性質(zhì)；第3部分給出這兩種算法在其它的非精確線(xiàn)搜索條件下的一些討論；最后，分別給出這幾種算法的數(shù)值實(shí)例以說(shuō)明它們的有效性.

1 算法Ⅰ及其收斂性分析

算法Ⅰ

步驟0：選取初始點(diǎn)x1∈RN，給定參數(shù)0＜ρ＜，0＜σ＜1且ρ＜σ，容許誤差0＜ε?1，令d1＝－g1，k＝1.

步驟1：給定xk，dk∈RN，計(jì)算滿(mǎn)足不等式（4），（5）的αk＞0.由（2）式計(jì)算xk＋1∈RN.

步驟2：若gk＋1＝0，停止.否則轉(zhuǎn)第3步.

步驟3：由（6）式計(jì)算βk＋1∈R，計(jì)算搜索方向

步驟4：令k＝k＋1.轉(zhuǎn)到步驟1.

為了建立算法Ⅰ的全局收斂性，先給出如下假設(shè)及引理.

假設(shè)1 A1）f：RN→R在水平集Γ＝｛x∈RN：f（x）≤f（x1）｝中有下界，x1∈RN為初始點(diǎn).A2）▽f：RN→RN在Γ的某個(gè)鄰域N中是Lipsichitz連續(xù)的，即存在L＞0滿(mǎn)足

引理1 若假設(shè)1成立，則Wolfe型線(xiàn)搜索方法（4）和（5）可行.

引理1的證明見(jiàn)文獻(xiàn)［5］.

引理2 算法Ⅰ中的序列（dk）k∈N滿(mǎn)足下降條件，即gkTdk＜0（k∈N）.

證 顯然d＝－g∈RN滿(mǎn)足gTd＜0.設(shè)gTd ＜0對(duì)任意n∈N成立，則由不等式（4）知1111nn

若gTn＋1dn≤0，則

因此，由歸納法可知gTkdk＜0（k∈N）.

引理3 設(shè)假設(shè)1成立，并結(jié)合等式（2）的任意方法，這里αk滿(mǎn)足不等式（4），（5），則

證 由線(xiàn)搜索（4），（5）及假設(shè)1可知（2σ＋L）αk‖dk‖2≥－gTkdk，從而有

對(duì)上式兩邊同時(shí)平方可得

由（4）式可知

引理得證.

由假設(shè)1和引理3可推出如下引理.

引理4 設(shè)假設(shè)1成立，且βk滿(mǎn)足

則由等式（2）和（3）產(chǎn)生的（xk）k∈N在穩(wěn)定點(diǎn)停止或者在收斂點(diǎn)停止，即

證 若‖gk0‖＝0（k0∈N），則立即可得結(jié)果.考慮‖gk‖≠0（k∈N）的情形.由等式（3），有

從而

因此，對(duì)于?k∈N，有

從而有

假設(shè)存在c1＞0，對(duì)?k∈N，有‖gk‖≥c1，則可得

這證明了

定理1 設(shè)假設(shè)1成立，則算法Ⅰ在一個(gè)穩(wěn)定點(diǎn)停止或者收斂，即

證 不等式（4）和引理2說(shuō)明對(duì)?k∈N，有

因此可得βk＞0（?k∈N）.再由引理2，對(duì)?k∈N，有

搜索方向的定義及（6）式保證了

因此，對(duì)?k∈N，有

這確保了（βk＋1）k≥1滿(mǎn)足引理4中的條件.因此算法Ⅰ全局收斂.

2 算法Ⅱ及其收斂性分析

算法Ⅱ

步驟0：選取初始點(diǎn)x1∈RN，給定參數(shù)，容許誤差0＜ε?1，令d1＝－g1，k＝1.

步驟1：給定xk，dk∈RN，由不等式（4），（5）計(jì)算步長(zhǎng)αk＞0.由（2）式計(jì)算xk＋1∈RN.

步驟2：若gk＋1＝0，停止.否則轉(zhuǎn)第3步.

步驟3：由（7）式計(jì)算βk＋1∈R，再由（8）計(jì)算搜索方向dk＋1.

步驟4：令k＝k＋1.轉(zhuǎn)到步驟1.

同算法Ⅰ一樣，在給出算法Ⅱ的全局收斂性之前先給出一些假設(shè)與性質(zhì).

假設(shè)2 A3）水平集Γ?RN在初始點(diǎn)有界.

引理5［7］結(jié)合等式（2），（3）的方法，設(shè)γ＞0，且對(duì)任意k∈N，存在，使得γ≤‖gk‖≤.若b＞1，且存在λ＞0，使得｜β｜≤b，且‖s‖≤λ（s＝x－x），則｜β｜≤.kkkk＋1kk

由引理5可以推出如下定理.

定理2 結(jié)合（2），（3）的方法，同時(shí)

i）對(duì)?k∈N，βk≥0；

ii）假設(shè)1和假設(shè)2及引理5都滿(mǎn)足；

iii）（dk）k∈N滿(mǎn)足充分下降條件，則全局收斂到問(wèn)題（1）的穩(wěn)定點(diǎn)或者至少存在一個(gè)聚點(diǎn)是問(wèn)題（1）的穩(wěn)定點(diǎn).

定理3 在假設(shè)1和引理5的條件下，設(shè)算法Ⅱ中的（dk）k∈N滿(mǎn)足充分下降條件，則算法Ⅱ在一個(gè)穩(wěn)定點(diǎn)停止或收斂，即

證 由（7）式可知，對(duì)?k∈N，βk≥0，只需證算法滿(mǎn)足引理5即可.

不等式（4），（5）及定理2中的條件確保了?c＞0，使得對(duì)?k∈N，有

另一方面，假設(shè)2確保了?M1，＞0使得‖sk‖≤M1，且‖gk‖≤（k∈N）.因此，有

假設(shè)?M＞0，滿(mǎn)足‖gk＋1‖≥M（k∈N），有，并令.若‖sk‖≤λ（?k∈N），由不等式（9）可知，對(duì)?k∈N，有

這證明引理5是滿(mǎn)足的，因此定理3確保了算法Ⅱ的全局收斂性.

3 討論

除了由（4），（5）定義的線(xiàn)搜索方法以外，還有許多種非精確線(xiàn)搜索方法可以應(yīng)用于這兩種新的共軛梯度算法中，如

其中0＜δ＜σ＜1，0＜γ＜1.

下面將給出使用由（10），（11）定義的線(xiàn)搜索方法的兩種新的共軛梯度算法.

3.1 算法Ⅲ

步驟0：選取初始點(diǎn)x1∈RN，給定參數(shù)0＜δ＜σ＜1，0＜γ＜1，容許誤差0＜ε?1，令d1＝－g1，k＝1.

步驟1：給定xk，dk∈RN，計(jì)算滿(mǎn)足（10），（11）的αk＞0.由（2）式計(jì)算xk＋1∈RN.

步驟2：若gk＋1＝0，停止.否則轉(zhuǎn)第3步.

步驟3：由（6）式計(jì)算βk＋1∈R，由（8）式計(jì)算搜索方向dk＋1.步驟4：令k＝k＋1.轉(zhuǎn)到步驟1.

3.2 算法Ⅳ

步驟0：選取初始點(diǎn)x1∈RN，給定參數(shù)0＜δ＜σ＜1，0＜γ＜1，容許誤差0＜ε?1，令d1＝－g1，k＝1.

步驟1：給定xk，dk∈RN，由不等式（10），（11）計(jì)算步長(zhǎng)αk＞0.由（2）式計(jì)算xk＋1∈RN.

步驟2：若gk＋1＝0，停止.否則轉(zhuǎn)第3步.

步驟3：由（7）式計(jì)算βk＋1∈R，再由（8）式計(jì)算搜索方向dk＋1.

步驟4：令k＝k＋1.轉(zhuǎn)到步驟1.

4 數(shù)值試驗(yàn)

分別給出算法Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ的一些數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果，比較它們的性能.從CUTE測(cè)試函數(shù)庫(kù)中選擇了無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題完成本次試驗(yàn).表1中列出了本次數(shù)值實(shí)驗(yàn)的測(cè)試問(wèn)題及結(jié)果，其中Problem表示測(cè)試問(wèn)題的名稱(chēng)，NI為迭代次數(shù)，NF為函數(shù)值計(jì)算次數(shù)，NG為梯度值計(jì)算次數(shù)，g為最終得到的梯度的范數(shù).所有算法均采用 Matlab編程，在程序中參數(shù)設(shè)置為：ρ＝0.4，δ＝0.5，σ＝0.6，γ＝0.8，且ε＝10－4.

表1 算法Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ的數(shù)值結(jié)果Tab.1 The numerical results of the Algorithm Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ

由表1可知，算法Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ在不同的函數(shù)上性能表現(xiàn)有很大差異.因此，并沒(méi)有一種算法適應(yīng)于所有的函數(shù).對(duì)于不同的函數(shù)應(yīng)該進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)以找出最適合函數(shù)自身的一種或幾種算法.因此，對(duì)于共軛梯度算法進(jìn)行全面的研究是很有必要的.

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