18、HS 共轭梯度法

本节我们将介绍另外一种经典的共轭梯度法,即是~\rm{HS}~共轭梯度法。

1、引言

  HS 共轭梯度法是由\rm{Hestenes}~~\rm{Stiefe}~于1952 年在求解线性共轭梯度法中提出,后来被用于求解非线性无约束优化问题。
  共轭梯度法的一般形式为:
x_{k+1}=x_k+\alpha_k d_k,\tag{1}
d_k=\begin{cases} -g_k,\quad & k=1,\\ -g_k+\beta_k d_k, &k\ge 2,\end{cases}\tag{2}
其中参数~\beta_k~由以下公式计算:
\beta_k^{HS}=\frac{g_k^T(g_k-g_{k-1})}{d_{k-1}^T(g_k-g_{k-1})}.\tag{3}

2、收敛性分析

  我们把方法~(1)-(3)~称为~\rm{HS}~方法。与~\rm{PRP}~方法相比,\rm{HS}方法一个重要的性质是,我们令~y_{k-1}=g_k-g_{k-1}~,则有如下共轭关系式成立
d_{k}^Ty_{k-1}=0\tag{4}
证明:\begin{align}d_{k}^Ty_{k-1}&=(-g_k+\beta_k^{HS} d_{k-1})^Ty_{k-1}\\ &=-g_k^Ty_{k-1}+\frac{g_k^T y_{k-1}}{d_{k-1}^Ty_{k-1}}d_{k-1}^Ty_{k-1}=0\end{align}
  上面~(4)~式不论线搜索是否精确,总是成立的。但~\rm{HS}~方法的理论性质和计算表现与~\rm{PRP}~方法很类似。如果线搜索是精确的,因为~d_{k-1}^T y_{k-1}=\Vert g_{k-1}\Vert^2~,于是有
\beta_k^{HS}=\beta_k^{PRP}\tag{5}
  同样也有,采取精确线搜索的~\rm{HS}~方法对一般非凸目标函数不一定收敛。如果线搜索满足
f(x_k+\alpha_k d_k)\le f(x_k)+\rho\alpha_k g_k^T d_k\tag{6}

g(x_k+\alpha_k d_k)^T d_k\ge\sigma g_k^T d_k\tag{7}
其中~0<\rho<\sigma<1~,以及线搜索使得充分下降条件成立,即存在~c>0~,使得
-g_k^T d_k\ge c\Vert g_k\Vert^2\tag{8}
则显然有下式成立
d_{k-1}^T y_{k-1}\ge(1-\sigma)\vert g_{k-1}^T d_{k-1}\vert\ge (1-\sigma)c\Vert g_{k-1}\Vert^2\tag{9}
设存在~\gamma~~\overline{\gamma}~使得下式成立,即
0<\gamma\le\Vert g_k\Vert\le\overline{\gamma}\tag{10}
对于~\rm{HS}~方法,可以取
b=\frac{2\overline{\gamma}^2}{(1-\sigma)c\gamma^2}\tag{11}
以及
\lambda=\frac{(1-\sigma)c\gamma^2}{2L\overline{\gamma}b}\tag{12}
因为~(11)~~(12)~,使得性质(*)成立,令
\beta_k=\left\{\beta_k^{HS},0\right\}\tag{13}
则我们便有如下定理,证明过程类似与~\rm{PRP}~方法,故省略。

定理 1:设目标函数~f(x)~水平集有界,且导数~\rm{Lipschitz}~连续,考虑~\rm{HS}^+~方法(1)-(3),其中步长因子~\alpha_k~满足~\rm{Wolfe}~条件~(6)~~(7)~以及充分下降条件~(8)~,则方法给出~\lim\inf\Vert g_k\Vert=0~

  在线搜索满足强~\rm{Wolfe}~条件的假定下,我们知道可以将~\rm{PRP}^{+}~共轭梯度法中的充分下降条件改为下降条件。戚后铎^{[1]} 考虑了如下修正的~\rm{HS}~方法:
\beta_k=\max\left\{0,\min\left\{\beta_k^{HS},\frac{1}{\Vert g_k\Vert}\right\}\right\}
并在无充分下降条件下,建立了方法的全局收敛性。

3、参考文献

[1] 戚后铎, 韩继页, 刘光辉. 修正~\rm{Hestense-Stiefel}~共轭梯度法. 数学年刊, 1996(3): 277-284.
[2] 戴彧虹. 非线性共轭梯度法. 2000, 科学出版社.

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