Prof. Dr. R. Herzog Nichtlineare Optimierung Lineares und nichtlineares CG-Verfahren Algorithmus 4.19 (Vorkonditioniertes CG-Verfahren). Eingabe: Startwert x0 ∈ Rn , s.p.d. A, M −1 ∈ Rn×n ; b ∈ Rn Ausgabe: Verbesserte Approximation von x∗ = A−1 b 1: Setze k := 0 2: Setze r0 = A x0 − b, d0 = −M −1 r0 3: while Abbruchkriterium nicht erfüllt do 4: Setze αk = (rk> M −1 rk )/(d> k A dk ) 5: Setze xk+1 = xk + αk dk 6: Setze rk+1 = rk + αk A dk (oder rk+1 = A xk+1 − b) > M −1 rk+1 )/(rk> M −1 rk ) 7: Setze βk+1 = (rk+1 −1 8: Setze dk+1 = −M rk+1 + βk+1 dk 9: Setze k = k + 1 10: end while 11: return xk Algorithmus 4.21 (Vorkonditioniertes nichtlineares CG-Verfahren). Eingabe: Startwert x0 ∈ Rn , s.p.d. M −1 ∈ Rn×n Ausgabe: Approximation eines stationären Punktes 1: Setze k := 0 2: Setze r0 = ∇f (x0 ), d0 = −M −1 r0 3: while Abbruchkriterium nicht erfüllt do 4: Bestimme αk über eine Liniensuche 5: Setze xk+1 = xk + αk dk 6: Setze rk+1 = ∇f (xk+1 ); yk = rk+1 − rk 7: Wähle βk+1 8: Setze dk+1 = −M −1 rk+1 + βk+1 dk 9: Setze k = k + 1 10: end while 11: return xk http://www.tu-chemnitz.de/mathematik/part_dgl/teaching/WS2015_Nichtlineare_Optimierung/ Prof. Dr. R. Herzog Wahl von βk+1 Hestenes–Stiefel (1952) krk+1 k2 −1 M = 2 krk kM −1 HS βk+1 = yk> M −1 rk+1 yk> dk Fletcher–Reeves (1964) FR βk+1 PR+ PR βk+1 = max{0, βk+1 } PR βk+1 Powell (1985) F βk+1 =− Polak–Ribière (1969) Fletcher (1987) LS βk+1 y > M −1 rk+1 = k 2 krk kM −1 Liu–Storey (1991) 2 krk+1 kM −1 rk> dk Gilbert–Nocedal (1992) GN βk+1 y > M −1 rk+1 =− k > rk dk FR PR FR −βk+1 , falls βk+1 < −βk+1 FR PR = β PR , | ≤ β falls |βk+1 k+1 k+1 FR PR FR > βk+1 , falls βk+1 βk+1 Dai–Yuan (1999) HZ βk+1 = DY βk+1 2 krk+1 kM −1 = yk> dk > 2 kyk kM rk+1 −1 M −1 yk − 2 dk yk> dk yk> dk Hager–Zhang (2005) Bemerkung := starke Wolfe-Bed. (4.9), (4.12) mit 0 < σ < τ < 1/2 PR+ Abstieg nicht garantiert, daher oft βk+1 PR } max{0, βk+1 Verfeinerung der starken Wolfe-Bed., siehe Gilbert, Nocedal, 1992, (4.1) und Abschnitt 6 starke Wolfe-Bed. (4.9), (4.12) mit 0 < σ < τ < 1/2 Wolfe-Bed. (4.9), (4.11) mit 0 < σ < τ < 1 Tabelle 4.1: Einige gängige nichtlineare CG-Verfahren http://www.tu-chemnitz.de/mathematik/part_dgl/teaching/WS2015_Nichtlineare_Optimierung/
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