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1、共軛梯度法二、共軛梯度法 共軛梯度法是針對(duì)二次函數(shù)f(x)=(1/2)xTGx+bTx+c ,x=(x1,x2,.,xn)T的無(wú)約束極小問(wèn)題,考慮出一種搜索方向的合理選取方法,然后形式地推廣到一般的可微函數(shù)。 首先注意到,對(duì)于變量分離的函數(shù)f(x)=f1(x1)+f2(x2)+.+fn(xn) 則從任意一點(diǎn)x(1)出發(fā),分別沿每個(gè)坐標(biāo)軸方向進(jìn)行一維搜索,進(jìn)行一遍(共進(jìn)n次線搜索)以后,一定就能得到minf(x)的最優(yōu)解。 而對(duì)于形為上述二次函數(shù),其中G為實(shí)對(duì)稱正定矩陣,只要我們適當(dāng)選取Rn的一組p1,p2,.pn,使得pi滿足條件piTQpj=0(ij) 則易見(jiàn)在新的基下,f(x)就成為變量分
2、離的形式。于是,從任何一個(gè)初始點(diǎn)x(1)出發(fā),分別沿每個(gè)pi方向作線搜索,經(jīng)過(guò)一輪后,肯定就能得到最優(yōu)解,我們把滿足上述條件的n維方向稱為是G-共軛的。定義:設(shè)G為n階實(shí)對(duì)陣正定矩陣,若n維方向x和y滿足xTGy=0則稱方向x和y是G-共軛的。共軛梯度法就是在每個(gè)迭代點(diǎn)x(k)處,以負(fù)梯度- f(x(k)和前一個(gè)搜索方向pk-1適當(dāng)組合,構(gòu)成和前面k-1個(gè)搜索方向p1,p2,.pk-1均兩兩G-共軛的搜索方向pk,故以此命名。基于上面的考慮,現(xiàn)在的問(wèn)題是如何構(gòu)造出兩兩G-共軛的方向?三、算法特點(diǎn): 1、全局收斂(下降算法);線性收斂; 2、每步迭代只需存儲(chǔ)若干向量(適用于大規(guī)模問(wèn)題); 3、有二次終結(jié)性(對(duì)于正定二次函數(shù),至多n次迭代可達(dá)opt.) 注:對(duì)不同的 k公式,對(duì)于正定二次
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