求解不定信赖域子问题的分段三次Hermite插值法

2018-05-18 05:44李琳俊王希云
太原科技大学学报 2018年2期
关键词:割线插值法测试函数

李琳俊,王希云

(太原科技大学应用科学学院,太原 030024)

作为一种重要的数值方法,信赖域算法以其全局收敛性及较强的适定性,一直以来受到最优化研究者们的广泛关注。

运用信赖域算法求解,每一次从点开始迭代时,对于如下信赖域子问题,均需分别求解。

(1)

在(1)中,符号的意义为:B∈Rn×n是目标函数在点x(k)x(k)对应的Hessian矩阵或者其近似形式,g∈Rn是目标函数在点x(k)对应的梯度,δ∈Rn是待求的变量,Δ∈R是信赖域的半径。假定该算法在点(μk,f(μk)),(k=0,1,…m).进行迭代,伴随着Δ不断变化,(1)的解δ*也发生相应变化,将各个变化过程形成的点连线可确定一条空间曲线,叫做最优曲线[1]。

由精确求解信赖域子问题方法的思想,易知最优曲线的参数方程为:

δ=-(B+μI)-1g,(μ≥0)

(2)

从而可构造如下形式的微分方程模型[2]:

再用分段三次Hermite插值法[3]求解此模型。

在(2)前提下,引入新的函数:

y=f(μ)=‖δ‖2=‖-(B+μI)-1g‖2,(μ≥0),那么(1)的解δ*如下:

当μ=0,δ*=-B-1g;

当μ>0,解的确定依赖于求解以下形式的一元非线性方程:

f(μ)-Δ=‖-(B+μI)-1g‖2-Δ=0.

解该方程可确定μ*,则最优解:

δ*=-(B+μ*I)-1g.

子问题(1) 在B不定情况下,不一定会有极小值点。甚至可能会没有平稳点[4]。一般而言,可用强迫矩阵正定的方法修正B来避免这种情况。近年以来,求解不定信赖域子问题的方法有:修正分段割线法[5],混合折线法[6]双割线折线法[7]等。本文中,通过修改Cholesky分解修正不定矩阵B,进而构造新的对称正定矩阵G[2].修正不定矩阵之后,问题已经转化为求解正定形式的信赖域子问题。再依据分段三次Hermite插值法[3],提出修正分段三次Hermite插值法来解(1).

1 分段三次Hermite插值法的思想

分段三次Hermite法是依据求解(1)的分段割线法,对以下的节点:

(μk,f(μk)),(k=0,1,…m).

运用三次Hermite插值法来构造m条曲线,

Hk(μ),(k=0,1,…m)为曲线方程。将m条曲线连接起来,就是分段三次Hermite曲线。在最后的两个插值点:(μm-1,f(μm-1)),(μm,f(μm))构造三次Hermite插值函数H(μ)近似代替f(μ),再求方程:f(μ)-Δ=0的解μ*,进一步确定信赖域子问题的最优解:

δ*=-(B+μ*I)-1g,(μ≥0).

此算法优于修正分段割线法之处:用分段三次Hermite插值法确定的曲线,可以避免用修正分段割线法构造的曲线在节点处出现尖点,从而能更好的逼近最优曲线。

2 修正不定矩阵

在文献[4]中,修改Cholesky分解可以修正不定矩阵B,进一步将不定问题转化为正定问题。

3 算法框架

Step0 给定梯度g,不定矩阵B,信赖域半径Δ,步长h.令n:=0.

Step1用修改Cholesky分解修正B,得新正定矩阵G,且令:B=G.

Step2当μ0=0,求f(μ0)与f′(μ0).若:f(μ0)≤Δ,取:δ*=-B-1g,停止计算。否则使k:=1,转step 3.

Step3计算f(μk)和f′(μk),μk=μk-1+h.在插值节点(μk-1,f(μk-1))和(μk,f(μk))间,应用三次Hermite插值法确定曲线Hk(μ),将所有的小区间结合起来,形成分段曲线Γ.

Step4若f(μk)≤Δ,则μ*处在曲线Hk(μ)上,求解方程:Hk(μ*)=Δ确定μ*,最优解为:δ*=-(B+μ*I)-1g,停止计算。否则,使k:=k+1,转step3.

注1:在step 0,步长h越小,由以上算法求得的(1)之解δ*越准确。

注2:在step 3,分段曲线Γ形式如下:

其中:

(k=1,2,…m).

4 数值实验及结果分析

基于本文提出的修正分段三次Hermite插值法,对于测试函数Function 1和Function 2(见附录),选取不同的信赖域半径Δ,分别用算法4与修正分段割线法来计算最优解,并与精确解进行比较。CHDH为修正的分段三次Hermite插值法(即算法4),CHDF为修正分段割线算法,HD为混合折线法。具体结果见表1和表2.

表1 测试函数1的数值结果
Tab.1 Numerical results of Function 1

ΔCHDH(Hermite)CHDF(分段割线)精确解Function11-14.177285-14.3490051-14.1772732-28.5609402-29.4507523-28.5604233.5-50.9305577-54.5986931-50.9140114-58.6560535-63.8000136-58.6453835-74.6836005-83.4756002-74.6108835.28-79.2372724-89.3518536-79.2104076-91.7245303-89.4577778-91.3140317-110.6027419-89.4577778-108.816228-128.8753917-89.4577778-127.162279-147.2780263-89.4577778-146.385179.1-149.1596098-89.4577778-148.356699.2-151.0517361-89.4577778-150.3372610-166.6505065-89.4577778-166.5095312-211.0244466-89.4577778-209.5328114-267.7873558-89.4577778-256.3357416-267.7873558-89.4577778-306.9823818-267.7873558-89.4577778-361.5142919-267.7873558-89.4577778-390.2463521-267.7873558-89.4577778-450.6559922-267.7873558-89.4577778-482.3376822.4-267.7873558-89.4577778-495.2865822.5-267.7873558-89.4577778-498.54849

表2 测试函数2的数值结果
Tab.2 Numerical results of Function 2

ΔCHDH(Hermite)CHDF(分段割线)精确解Function20.5-7.12368999-7.1236693-7.12368931-14.3491354-14.3490048-14.34910911.5-21.7673119-21.7665767-21.76730272-29.4531297-29.4507524-29.45260502.5-37.4673891-37.4577862-37.46202924-63.8881367-63.8000136-63.80400454.5-73.5592815-73.4099425-73.43375535.5-94.0762014-89.4577778-94.05036706-105.432536-89.4577778-105.054024ΔCHDH(Hermite)CHDF(分段割线)精确解6.5-117.901429-89.4577778-116.5293827-131.8046545-89.4577778-128.48093877.5-131.8046535-89.4577778-140.91229348-131.8046535-89.4577778-153.82635618.5-131.8046535-89.4577778-167.22550259-131.8046535-89.4577778-181.11169359.5-131.8046535-89.4577778-195.486559410-131.8046535-89.4577778-210.351468110.5-131.8046535-89.4577778-225.707573911-131.8046535-89.4577778-241.555859311.5-131.8046535-89.4577778-257.897165812-131.8046535-89.4577778-274.732217812.5-131.8046535-89.4577778-292.0616398

同理,对于不同的Δ,分别用算法4与混合折线法求解测试函数1和2,qHD-qCHDH表示的是:对于确定的测试函数以及信赖域半径,采用混合折线法得到的最优解与采用算法4得到的最优解之差,该差值越大说明算法4越好。具体结果见表3和表4.

第一个测试函数Function 1的拟牛顿步为:

‖Gg‖2=22.398,

第二个测试函数Function 2的拟牛顿步为:

‖Gg‖2=11.47.

数值实验:

表3 测试函数1的数值结果
Tab.3 Numerical results of Function 1

ΔqHD-qCHDHCHDH(Hermite)HD(混合折线)Function110.035149834-14.17728546-14.1421356220.276668954-28.5609402-28.284271253.51.433083012-50.9305577-49.4974746842.087511041-58.65605354-56.5685424953.972922454-74.68360057-70.710678125.284.566796383-79.23727248-74.6704760966.871716555-91.7245303-84.85281374711.60779257-110.6027419-98.99494937815.73830672-128.8753917-113.137085919.99880567-147.2780263-127.27922069.120.46617565-149.1596098-128.69343429.220.94408835-151.0517361-130.107647710256.7824772-166.650506590.1319707812315.9009656-211.0244466104.87651914385.5490951-267.7873558117.761739316396.6248606-267.7873558128.837504818405.9183677-267.7873558138.131011922-183.4633192-267.7873558-451.25067522.4-183.4633192-267.7873558-451.25067522.5-183.4633192-267.7873558-451.250675

从表1与表2,易知:CHDH(Hermite)比CHDF(分段割线)更接近精确解,且CHDF(分段割线)在Δ为很小的半径(Function 1中,Δ=5.28;Function 2中,Δ=5.5)便陷入局部最优,而CHDH(Hermite)在整个求解过程较为稳定。

从表3与表4,易知:CHDH(Hermite)所得最优解明显优于HD (混合折线法) 。

综上所述,修正分段三次Hermite插值法求解信赖域子问题有效可行,从而拓宽了对于不定信赖域子问题求解的研究。

表4 测试函数2的数值结果
Tab.4 Numerical results of Function 2

ΔqHD-qCHDHCHDH(Hermite)HD(混合折线)Function20.50.0173547-7.123689899-7.10633520210.13646502-14.3491354-14.21267041.50.44830633-21.7673119-21.3190056121.02778884-29.4531296-28.425340812.51.93571312-37.4673891-35.5316760133.21301798-45.8510292-42.638011213.54.87166578-54.6160122-49.7443464147.03745504-63.8881366-56.850681614.59.6022647-73.5592815-63.957016825129.192398-83.54344245.648955835.5143.609435-94.076201449.533233876158.615946-105.43253653.183410186.5174.505935-117.90142956.604505458197.328791-131.80465465.524137928.5199.860679-131.80465468.0560256100-131.804654-131.804654120-131.804654-131.80465412.50-131.804654-131.804654

附录:测试函数

Function 1:

s.t.‖δ‖2≤Δ.

Function2:

s.t.‖δ‖2≤Δ.

参考文献:

[1] 徐成贤,陈志平,李乃成.近代优化方法[M].北京:科学出版社,2002.

[2] 李亮,王希云,张雅琦,等.一种求解二次模型信赖域子问题的休恩算法[J].太原科技大学学报,2014,35(2):151-155.

[3] 于海波,王希云,李亮.解信赖域子问题的分段Hermite插值法[J].太原科技大学学报,2014,35(3):226-230.

[4] 袁亚湘,孙文瑜.最优化理论与方法[M].北京:科学出版社,2010.

[5] 于海波,王希云,李亮.一种求解不定信赖域子问题的精确解法[J].太原科技大学学报,2015,35(2):156-160.

[6] 赵丹.解信赖域子问题的混合折线法[J].徐州师范大学学报:自然科学版,2009,27(3) :38-41.

[7] 邵安,王希云.一种求解不定信赖域子问题的双割线折线法[J].太原科技大学学报,2011,32(6):483-487.

[8] 杨蕊.矩阵的Cholesky分解的Matlab实现[J].中国科技信息:基础及前沿研究,2007(4):273-274.

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