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BFGS算法的最優(yōu)化問題及在MATLAB中的實(shí)現(xiàn)

2014-11-07 05:37:55蔣華杰
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2014年19期
關(guān)鍵詞:MATLAB軟件非線性

蔣華杰

摘 要:對擬牛頓方法中的BFGS算法進(jìn)行闡述,基于matlab軟件對非線性無約束優(yōu)化問題進(jìn)行了仿真研究,結(jié)果表明利用matlab軟件解答非線性無約束優(yōu)化問題獲得了良好的效果,為求解非線性無約束優(yōu)化問題提供了一種新的方法。

關(guān)鍵詞:BFGS算法 MATLAB軟件 非線性

中圖分類號(hào):O224 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2014)06(b)-0088-01

1 優(yōu)化問題的建立

在機(jī)械工程實(shí)踐中,常常會(huì)遇到在眾多方案中如何選擇最佳方案的問題,這類問題在數(shù)學(xué)上被稱為最優(yōu)化問題[1],最優(yōu)化問題在實(shí)踐中有著廣泛的運(yùn)用,如何得到最優(yōu)方案是工程人員關(guān)心的最主要問題。

在數(shù)學(xué)上,優(yōu)化問題的基本目標(biāo)形式為:

,

,

其中,是待求的目標(biāo)函數(shù),是約束函數(shù),是條件函數(shù)。在優(yōu)化問題中,根據(jù)目標(biāo)函數(shù)、約束函數(shù)、條件函數(shù)及其變量的不同,可以分為線性優(yōu)化、非線性優(yōu)化等,該文利用求解優(yōu)化問題的BFGS算法來討論非線性優(yōu)化問題[2]。

2 BFGS算法的基本思想

BFGS算法用來求解無約束問題,它由Broyden、Fletcher、Goldfarb 和Shanno四人一起提出[3]。BFGS算法收斂速度快,收斂精度高,是目前求解優(yōu)化問題中最普遍的算法。BPGS方法局部收斂理論較為完善,全局收斂性也有重要進(jìn)展。尤其是在研究凸函數(shù)的極小化問題上,采用精確的線性搜索,BFGS方法全局收斂。其基本思想是:

在,中取

修正矩陣為秩2矩陣,由擬牛頓方程得,。滿足

上式的向量和不唯一,可取和分別平行于和,即令,。將和的表達(dá)式帶入上式中整理后得,。故可令,,。從而得到BFGS秩2修正公式如下:

3 算例

用BFGS算法求解奇異函數(shù)

的最小值點(diǎn)。

對于fminunc函數(shù),Options(6)為控制搜索方向,取默認(rèn)值0時(shí),是BFGS算法。Options(7)為控制插值法,取默認(rèn)值0時(shí)是混合插值,取 1時(shí)為立方插值。

4 結(jié)語

該文總結(jié)了BFGS算法的基本思想,給出了具體算例,并利用MATLAB語言通過算例對其進(jìn)行了仿真分析。其結(jié)果表明,BFGS算法收斂快,計(jì)算量少,是擬牛頓法中最有效的方法之一。

參考文獻(xiàn)

[1] 時(shí)平平.關(guān)于無約束最優(yōu)化問題的擬牛頓算法研究[D].太原科技大學(xué),2008.

[2] 袁功林,韋增欣,魯習(xí)文.一個(gè)修改的求解非線性對稱方程組的高斯—— 牛頓BFGS方法[J].廣西科學(xué),2006(4):288-292.

[3] 劉陶文.BFGS方法及其在求解約束優(yōu)化問題中的應(yīng)用[D].湖南大學(xué),2006.endprint

摘 要:對擬牛頓方法中的BFGS算法進(jìn)行闡述,基于matlab軟件對非線性無約束優(yōu)化問題進(jìn)行了仿真研究,結(jié)果表明利用matlab軟件解答非線性無約束優(yōu)化問題獲得了良好的效果,為求解非線性無約束優(yōu)化問題提供了一種新的方法。

關(guān)鍵詞:BFGS算法 MATLAB軟件 非線性

中圖分類號(hào):O224 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2014)06(b)-0088-01

1 優(yōu)化問題的建立

在機(jī)械工程實(shí)踐中,常常會(huì)遇到在眾多方案中如何選擇最佳方案的問題,這類問題在數(shù)學(xué)上被稱為最優(yōu)化問題[1],最優(yōu)化問題在實(shí)踐中有著廣泛的運(yùn)用,如何得到最優(yōu)方案是工程人員關(guān)心的最主要問題。

在數(shù)學(xué)上,優(yōu)化問題的基本目標(biāo)形式為:

,

,

其中,是待求的目標(biāo)函數(shù),是約束函數(shù),是條件函數(shù)。在優(yōu)化問題中,根據(jù)目標(biāo)函數(shù)、約束函數(shù)、條件函數(shù)及其變量的不同,可以分為線性優(yōu)化、非線性優(yōu)化等,該文利用求解優(yōu)化問題的BFGS算法來討論非線性優(yōu)化問題[2]。

2 BFGS算法的基本思想

BFGS算法用來求解無約束問題,它由Broyden、Fletcher、Goldfarb 和Shanno四人一起提出[3]。BFGS算法收斂速度快,收斂精度高,是目前求解優(yōu)化問題中最普遍的算法。BPGS方法局部收斂理論較為完善,全局收斂性也有重要進(jìn)展。尤其是在研究凸函數(shù)的極小化問題上,采用精確的線性搜索,BFGS方法全局收斂。其基本思想是:

在,中取

修正矩陣為秩2矩陣,由擬牛頓方程得,。滿足

上式的向量和不唯一,可取和分別平行于和,即令,。將和的表達(dá)式帶入上式中整理后得,。故可令,,。從而得到BFGS秩2修正公式如下:

3 算例

用BFGS算法求解奇異函數(shù)

的最小值點(diǎn)。

對于fminunc函數(shù),Options(6)為控制搜索方向,取默認(rèn)值0時(shí),是BFGS算法。Options(7)為控制插值法,取默認(rèn)值0時(shí)是混合插值,取 1時(shí)為立方插值。

4 結(jié)語

該文總結(jié)了BFGS算法的基本思想,給出了具體算例,并利用MATLAB語言通過算例對其進(jìn)行了仿真分析。其結(jié)果表明,BFGS算法收斂快,計(jì)算量少,是擬牛頓法中最有效的方法之一。

參考文獻(xiàn)

[1] 時(shí)平平.關(guān)于無約束最優(yōu)化問題的擬牛頓算法研究[D].太原科技大學(xué),2008.

[2] 袁功林,韋增欣,魯習(xí)文.一個(gè)修改的求解非線性對稱方程組的高斯—— 牛頓BFGS方法[J].廣西科學(xué),2006(4):288-292.

[3] 劉陶文.BFGS方法及其在求解約束優(yōu)化問題中的應(yīng)用[D].湖南大學(xué),2006.endprint

摘 要:對擬牛頓方法中的BFGS算法進(jìn)行闡述,基于matlab軟件對非線性無約束優(yōu)化問題進(jìn)行了仿真研究,結(jié)果表明利用matlab軟件解答非線性無約束優(yōu)化問題獲得了良好的效果,為求解非線性無約束優(yōu)化問題提供了一種新的方法。

關(guān)鍵詞:BFGS算法 MATLAB軟件 非線性

中圖分類號(hào):O224 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2014)06(b)-0088-01

1 優(yōu)化問題的建立

在機(jī)械工程實(shí)踐中,常常會(huì)遇到在眾多方案中如何選擇最佳方案的問題,這類問題在數(shù)學(xué)上被稱為最優(yōu)化問題[1],最優(yōu)化問題在實(shí)踐中有著廣泛的運(yùn)用,如何得到最優(yōu)方案是工程人員關(guān)心的最主要問題。

在數(shù)學(xué)上,優(yōu)化問題的基本目標(biāo)形式為:

,

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其中,是待求的目標(biāo)函數(shù),是約束函數(shù),是條件函數(shù)。在優(yōu)化問題中,根據(jù)目標(biāo)函數(shù)、約束函數(shù)、條件函數(shù)及其變量的不同,可以分為線性優(yōu)化、非線性優(yōu)化等,該文利用求解優(yōu)化問題的BFGS算法來討論非線性優(yōu)化問題[2]。

2 BFGS算法的基本思想

BFGS算法用來求解無約束問題,它由Broyden、Fletcher、Goldfarb 和Shanno四人一起提出[3]。BFGS算法收斂速度快,收斂精度高,是目前求解優(yōu)化問題中最普遍的算法。BPGS方法局部收斂理論較為完善,全局收斂性也有重要進(jìn)展。尤其是在研究凸函數(shù)的極小化問題上,采用精確的線性搜索,BFGS方法全局收斂。其基本思想是:

在,中取

修正矩陣為秩2矩陣,由擬牛頓方程得,。滿足

上式的向量和不唯一,可取和分別平行于和,即令,。將和的表達(dá)式帶入上式中整理后得,。故可令,,。從而得到BFGS秩2修正公式如下:

3 算例

用BFGS算法求解奇異函數(shù)

的最小值點(diǎn)。

對于fminunc函數(shù),Options(6)為控制搜索方向,取默認(rèn)值0時(shí),是BFGS算法。Options(7)為控制插值法,取默認(rèn)值0時(shí)是混合插值,取 1時(shí)為立方插值。

4 結(jié)語

該文總結(jié)了BFGS算法的基本思想,給出了具體算例,并利用MATLAB語言通過算例對其進(jìn)行了仿真分析。其結(jié)果表明,BFGS算法收斂快,計(jì)算量少,是擬牛頓法中最有效的方法之一。

參考文獻(xiàn)

[1] 時(shí)平平.關(guān)于無約束最優(yōu)化問題的擬牛頓算法研究[D].太原科技大學(xué),2008.

[2] 袁功林,韋增欣,魯習(xí)文.一個(gè)修改的求解非線性對稱方程組的高斯—— 牛頓BFGS方法[J].廣西科學(xué),2006(4):288-292.

[3] 劉陶文.BFGS方法及其在求解約束優(yōu)化問題中的應(yīng)用[D].湖南大學(xué),2006.endprint

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