Метод сопряжённых градиентов | это... Что такое Метод сопряжённых градиентов? (original) (raw)
Метод сопряженных градиентов — метод нахождения локального минимума функции на основе информации о её значениях и её градиенте. В случае квадратичной функции в минимум находится за шагов.
Содержание
Основные понятия
Определим терминологию:
Пусть .
Введём на целевую функцию .
Векторы называются сопряжёнными, если:
где — матрица Гессе .
Обоснование метода
Нулевая итерация
Иллюстрация последовательных приближений метода наискорейшего спуска (зелёная ломаная) и метода сопряжённых градиентов (красная ломаная) к точке экстремума.
Пусть
Тогда .
Определим направление
так, чтобы оно было сопряжено с :
Разложим в окрестности и подставим :
Транспонируем полученное выражение и домножаем на справа:
В силу непрерывности вторых частных производных . Тогда:
Подставим полученное выражение в (3):
Тогда, воспользовавшись (1) и (2):
Если , то градиент в точке перпендикулярен градиенту в точке , тогда по правилам скалярного произведения векторов:
Приняв во внимание последнее, получим из выражения (4) окончательную формулу для вычисления :
К-я итерация
На k-й итерации имеем набор .
Тогда следующее направление вычисляется по формуле:
Это выражение может быть переписано в более удобном итеративном виде:
где непосредственно рассчитывается на k-й итерации.
Алгоритм
Формализация
- Задаются начальным приближением и погрешностью:
- Рассчитывают начальное направление:
Случай квадратичной функции
Литература
- Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах: Учеб. пособие для студентов эконом. спец. вузов. — М.: Высш. шк., 1986.
- Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. Пер. с англ. — М.: Мир, 1985.
- Коршунов Ю.М., Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. — М.: Энергоатомиздат, 1972.
- Максимов Ю.А.,Филлиповская Е.А. Алгоритмы решения задач нелинейного программирования. — М.: МИФИ, 1982.
- Максимов Ю.А. Алгоритмы линейного и дискретного программирования. — М.: МИФИ, 1980.
- Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. — М.: Наука, 1970. — С. 575-576.
Методы оптимизации | |
---|---|
Одномерные | Метод золотого сечения • Дихотомия • Метод парабол • Перебор по сетке • Метод Фибоначчи • Троичный поиск |
Прямые методы | Метод Гаусса • Метод Нелдера — Мида • Метод Хука — Дживса • Метод конфигураций • Метод Розенброка |
Первого порядка | Градиентный спуск • Метод Зойтендейка • Покоординатный спуск • Метод сопряжённых градиентов • Квазиньютоновские методы • Алгоритм Левенберга — Марквардта |
Второго порядка | Метод Ньютона • Метод Ньютона — Рафсона |
Стохастические | Метод Монте-Карло • Имитация отжига • Эволюционные алгоритмы • Дифференциальная эволюция • Муравьиный алгоритм • Метод роя частиц |
Методы линейного программирования | Симплекс-метод • Алгоритм Гомори • Метод эллипсоидов • Метод потенциалов |
Методы нелинейногопрограммирования | Последовательное квадратичное программирование |