15、PRP 共轭梯度法的一般收敛性理论

  如果使用非精确线搜索如强 Wolfe 线搜索,戴彧虹在文献^{[1]} 中举出例子表明,即使~f(x)~为一致凸函数,而且参数~\sigma\in (0,1)~充分小,PRP 方法都可能产生一个上升搜索方向。如果每一个搜索方向都下降,则不难证明采取非精确线搜索方法对凸函数的收敛性,可参考文献{[2]} 和文献{[3]}。对一般非凸函数,Powell 在综述性文献{[4]}中建议 PRP 方法中的参数~\beta_k^{PRP}~为非负:
\beta_k=\max\left\{\beta_k^{PRP},0\right\}
这样作的目的是避免当~\Vert d_k\Vert~很大时,相邻两个搜索方向会趋于相反。 Gilbert 和 Nocedal^{[5]} 考虑了 Powell 的上述建议,并在适当的线搜索条件下,建立了修正 PRP 方法对一般非凸函数的全局收敛性。然而, Gilbert 也举例表明,即使对于一致凸函数,~\beta_k^{PRP}~也可能为负。

1、PRP+ 方法的收敛性

  PRP 共轭梯度法是由 Polak 和 Ribiere 和 Polyak 在 1969 年独立提出的一种非线性共轭梯度法,这种方法具有如下形式:
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^{PRP}=\frac{g_k^T(g_k-g_{k-1})}{\Vert g_{k-1}\Vert^2}.\tag{3}
  为建立对一般非凸函数的收敛结果,令
\beta_k=\left\{\beta_k^{PRP},0\right\}\tag{4}
充分下降条件,即
-g_k^T d_k\ge c\Vert g_k\Vert^2~~(~c>0~为某常数)\tag{5}
后面的线搜索将会基于 标准Wolfe 线搜索 或 强 Wolfe 线搜索,Wolfe 线搜索即
\begin{cases} f(x_k+\alpha_k d_k)\le f(x_k)+\rho\alpha_k g_k^T d_k,\\ g(x_k+\alpha_k d_k)^T d_k\ge\sigma g_k^T d_k \end{cases}\tag{6}
强 Wolfe 线搜索即
\begin{cases} f(x_k+\alpha_k d_k)\le f(x_k)+\rho\alpha_k g_k^T d_k,\\ \vert g(x_k+\alpha_k d_k)^T d_k\vert\le-\sigma g_k^T d_k \end{cases}\tag{7}
  限制参数~\beta_k^{PRP}~非负的一个优点是:它可以避免当~\Vert d_k\Vert~很大时,相邻的两个搜索方向趋于相反方向的现象。进一步,我们可以证明当~\Vert d_k\Vert~很大时,方向~d_k~的变化较为缓慢,因此如果目标函数的水平集有界,方法产生的大步长数不可能很多;如果小步长较多,则可证明~\Vert d_k\Vert~最多线性增长,从而证明方法收敛性。

我们要想证明如下收敛关系式
\lim\inf\Vert g_k\Vert=0\tag{8}
我们使用反证法:即假定存在常数~\gamma>0~,使得
\Vert g_k\Vert\ge\gamma,~~\forall~k\ge 1\tag{9}
此外,设~f(x)~的水平集~\Omega=\left\{x\in\mathbb{R}^n:f(x)\le f(x_1)\right\}~有界,即存在~B~,使得
\Vert x\Vert\le B,~~\forall~x\in\Omega\tag{10}
这时,若~f(x)~连续可微,则也存在正常数~\overline{\gamma}~,使得
\Vert g(x)\Vert\le\overline{\gamma},~~\forall~x\in\Omega\tag{11}

引理 1:设目标函数~f(x)~水平集有界,且导数~\rm{Lipschitz}~连续,考虑方法 (1) 和 (2),其中参数~\beta\ge 0~,步长因子~\alpha_k~满足~\rm{Wolfe}~条件 (6) 以及 充分下降条件 (5),如果 (9) 式成立,则~d_k\neq 0~。进一步,令~u_k=\frac{d_k}{\Vert d_k\Vert}~,有
\sum_{k\ge 2}\Vert u_k-u_{k-1}\Vert^2<\infty\tag{12}
证明:由 (5) 式可知,\Vert d_k\Vert\neq 0~。否则,有~g_k=0~,故~u_k~有定义,记
r_k=\frac{-g_k}{\Vert d_k\Vert}~~~~~\delta_k=\frac{\beta_k\Vert d_{k-1}\Vert}{\Vert d_k\Vert},\tag{13}
则由 (2) 式,对~k\ge 2~
u_k=r_k+\delta_k u_{k-1}.\tag{14}
利用上式及~\Vert u_k\Vert=\Vert u_{k-1}\Vert=1~可证明
\Vert r_k\Vert=\Vert u_k-\delta_k u_{k-1}\Vert=\Vert u_{k-1}-\delta_ku_k\Vert.\tag{15}
显然,\beta_k\ge 0~隐含~\delta_k\ge 0~,从而利用 (15) 和三角不等式,知
\begin{align}\Vert u_k-u_{k-1}\Vert&\le\Vert(1+\delta_k)u_k-(1+\delta_k)u_{k-1}\Vert\\ &\le\Vert u_k-\delta_k u_{k-1}\Vert+\Vert \delta_k u_k-u_{k-1}\Vert\\ &=2\Vert r_k\Vert\end{align}\tag{16}
利用 (5) 式 和 \rm{Zoutendijk}~条件
\sum_{k\ge 2}\frac{\Vert g_k\Vert^4}{\Vert d_k\Vert^2}=\sum_{k\ge 2}\Vert r_k\Vert^2\Vert g_k\Vert^2<\infty\tag{17}
利用 (9) 式,则有
\sum_{k\ge 2}\Vert r_k\Vert^2<\infty\tag{18}
由上式及 (16) 式 知 (12) 成立。
  (12) 式并不意为序列~\left\{u_k\right\}~收敛,但它表明了当~k~充分大时,向量~u_k~的变化非常缓慢。
  当 PRP 方法在某一步产生一个很小的步长时,下一步的搜索方向靠近最速下降方向,而不会连续地产生小步长。这一性质实质上归因于~\beta_k^{PRP}~当步长~s_{k-1}~很小时趋于零的性质。这个性质的严格表述最早由 Gilbert 和 Nocedal 给出的,并称之为性质(\rm{*})。

性质(\rm{*}考虑形如 (1) 和 (2) 的方法,并假定
0<\gamma<\Vert g_k\Vert<\overline{\gamma}\tag{19}
我们说方法具有性质(\rm{*}),如果存在常数~b>1~~\lambda>0~,使得对所有的~k~有下式成立:
\vert \beta_k\vert\le b.\tag{20}
以及
\Vert s_{k-1}\Vert\le\lambda\Rightarrow\vert \beta_k\vert\le\frac{1}{2b}\tag{21}
  对于 PRP 方法,可取~b=\frac{2\overline{\gamma}}{\gamma^2}~~\lambda=\frac{\gamma^2}{2L\lambda b}~,使得 (20) 和 (21) 两式成立,事实上,利用 (3) 式有
\vert \beta_k^{PRP}\vert\le\frac{\Vert g_k\Vert\Vert g_k-g_{k-1}\Vert}{\Vert g_{k-1}\Vert^2}\le\frac{2\overline{\gamma}^2}{\gamma^2}=b.\tag{22}
而若~\Vert s_{k-1}\Vert\le\lambda~,则由导数的~\rm{Lipschitz}~连续性知
\vert \beta_k^{PRP}\vert\le\frac{\Vert y_{k-1}\Vert\Vert g_k\Vert}{\Vert g_{k-1}\Vert^2}\le\frac{L\lambda\overline{\gamma}}{\gamma^2}=\frac{1}{2b}\tag{23}
显然,当~\beta_k~具有性质(\rm{*})时,\beta_k^{+}=\max\left\{\beta_k,0\right\}~亦具有性质(\rm{*})。

  下面我们证明,对于具有性质(\rm{*}) 的方法,如果 (9) 式成立,则小步长的数目不可能太多,否则,\Vert d_k\Vert~最多线性增长,从而与 (9) 式矛盾。为此,我们记~\mathbb{Z}^+~为正整数集,并对任意的~\lambda>0~,定义K_{k,\triangle}^{\lambda}\triangleq\left\{i\in Z^+:k\le i\le k+\triangle+1,\Vert s_{i-1}\Vert>\lambda\right\}\tag{24}
~\vert K_{k,\triangle}^{\lambda}\vert~表示~K_{k,\triangle}^{\lambda}~中元素的个数。

引理 2:设目标函数~f(x)~水平集有界,且导数~\rm{Lipschitz}~连续。考虑方法 (1) 和 (2),其中参数~\beta_k\ge 0~,步长因子~\alpha_k~满足 Wolfe 线搜索 (6) 以及充分下降条件 (5)。如果~\beta_k~具有性质(\rm{*}),且 (9) 式成立,则存在~\lambda>0~,使得对任意的~\triangle\in Z^+~ 和 指标~k_0~,均存在指标~k\ge k_0~,满足
~\vert K_{k,\triangle}^{\lambda}\vert>\frac{\triangle}{2}\tag{25}
证明:用反证法,假设对任意~\lambda>0~,总存在~\triangle\in Z^+~~k_0~,使得
\vert K_{k,\triangle}^{\lambda}\vert\le\frac{\triangle}{2},~~\forall~k\ge k_0.\tag{26}
由 (9) 和 (11) 知 (19) 成立。因为方法具有性质(\rm{*}),故 (20) 和 (21) 对某~\lambda>0~~b>1~为真。对此~\lambda>0~选取~\triangle~~k_0~满足 (26)。
  对~l\ge k_0+1~,我们有
\begin{align}\Vert d_l\Vert^2&\le(\Vert g_l\Vert+\vert \beta_l\vert\Vert d_{l-1}\Vert)^2\\ &\le 2\Vert g_l\Vert^2+2\beta_l^2\Vert d_{l-1}\Vert^2\\ &\le 2\overline{\gamma}^2+2\beta_l^2\Vert d_{l-1}\Vert^2 \end{align}\tag{27}
将上式递推,可得
\Vert d_l\Vert^2\le c_1(1+2\beta_l^2+2\beta_l^2\beta_{l-1}^2+\dots+2\beta_l^22\beta_{l-1}^2\dots2\beta_{k0}^2)\tag{28}
其中~c=\max\left\{2\overline{\gamma}^2,\Vert d_{k_0-1}\Vert\right\}~是与~l~无关的常数,考虑 (28) 中的一个典型项
2\beta_l^22\beta_{l-1}^2\dots2\beta_k^2,\tag{29}
其中
k_0\le K\le l,\tag{30}
我们将 (29) 中的 2(l-k+1) 个因子每 2\triangle 个分成一组。记~m=[(l-k+1)/\triangle]~为不超过~(l-k+1)/\triangle~的最大整数,则 (28) 的因子可分为 mm+1 项:
(2\beta_{l1}^2\dots2\beta_{k1}^2),\dots,(2\beta_{lm}^2\dots2\beta_{km}^2),\tag{31}
以及可能的一项
(2\beta_{l_m+1}^2\dots2\beta_k^2),\tag{32}
其中~l_i=l-(i-1)\triangle~,~k_i=l_{i+1}-1~。显然~k\ge k_0~~i=1,2\dots,m~成立,故由反证法假设 (26) 知
p_i\triangleq\vert K_{k,\triangle}^{\lambda}\vert\le\frac{\triangle}{2},~~i=1,2,\dots,m\tag{33}
这表明在~[k_i,k_i+\triangle+1]~内恰好有~p_i~个指标~j~使得~\Vert s_{j-1}\Vert>\lambda~,而对另~(\triangle-p_i)~个指标有~\Vert s_{j-1}\Vert\le\lambda~,根据 (20)、(21) 两式,我们对 (31) 中的每一项有如下估计量:
\begin{align} (2\beta_{l_i}^2\dots2\beta_{k_i}^2)&\le 2\triangle b^{2p_i}(\frac{1}{2b})^{2(\triangle-p_i)}\\ &=2^{\triangle-2\triangle+2p_i}b^{2p_i-2\triangle+2p_i}\\ &=(2b^2)^{2p_i-\triangle}\\ &\le 1 \end{align}\tag{34}
~(34)~ 的推导中用到了~(33)~ 以及~2b^2>1~。可见~(31)~中的每一项均小于或等于~1~。对~(32)~中的项,利用~(20)~可得
(2\beta_{l_m+1}^2\dots2\beta_k^2)<(2b^2)^{\triangle}\tag{35}
~(28)~中右端括号中的每一项都小于~(2b^2)^{\triangle}~,从而有
\Vert d_k\Vert^2\le c_1(2b^2)^{\triangle}(l-k_0+2)\tag{36}
上式表明~\Vert d_l\Vert^2~最多线性增长。而由充分下降条件~(5)~~\rm{Zoutendijk}~条件知
\gamma^4\sum_{k\ge 1}\frac{1}{\Vert d_k\Vert^2}\le\sum_{k\ge 1}\frac{\Vert g_k\Vert^4}{\Vert d_k\Vert^2}<\infty\tag{37}
这和~\rm{Zoutendijk}~条件相矛盾,从而也表明引理为真。

定理 3:设目标函数~f(x)~水平集有界,且导数~\rm{Lipschitz}~连续,考虑方法~(1)~~(2)~,其中~\beta_k\ge 0~,步长因子~\alpha_k~满足 Wolfe 线搜索 (6) 以及充分下降条件 (5)。如果~\beta_k~具有性质(\rm{*}),则方法给出~\lim\inf\Vert g_k\Vert=0~
证明:用反证法,假设~(8)~式不成立,从而 引理 1引理 2 的条件满足。仍定义~u_i=\frac{d_i}{\Vert d_i\Vert}~,则对任意整数~l,k~(l\ge k)~
\begin{align} x_l-x_{k-1}&=\sum_{i=k}^l\Vert s_{i-1}\Vert u_{i-1}\\ &=\sum_{i=k}^l\Vert s_{i-1}\Vert u_{k-1}+\sum_{i=k}^l\Vert s_{i-1}\Vert(u_{i-1}-u_{k-1}) \end{align}\tag{38}
对上式两端取模,并利用~(10)~
\sum_{i=k}^l\Vert s_{i-1}\Vert\le 2B+\sum_{i=k}^l\Vert s_{i-1}\Vert\Vert u_{i-1}-u_{k-1}\Vert.\tag{39}
~\lambda~引理 2 给出,并记~\triangle=[\frac{8B}{\lambda}]~为不小于~\frac{8B}{\lambda}~的最小整数。则由 引理 1 可知,存在指标~k_0~,使得
\sum_{i\ge k_0}\Vert u_{i+1}-u_i\Vert^2\le\frac{1}{4\triangle}.\tag{40}
引理 2 可知,存在~k\ge k_0~,使得
~\vert K_{k,\triangle}^{\lambda}\vert>\frac{\triangle}{2}\tag{41}
对任意的~i\in [k,k+\triangle-1]~,利用 \rm{Cauchy-Schwarz} 不等式及 (40),得
\begin{align}\Vert u_{i-1}-u_i\Vert&\le\sum_{j=k}^{i-1}\Vert u_j-u_{j-1}\Vert\\ &\le(i-k)^{\frac{1}{2}}(\sum_{j=k}^{i-1}\Vert u_j-u_{j-1}\Vert^2)^{\frac{1}{2}}\\ &\le\triangle^{\frac{1}{2}}(\frac{1}{4\triangle})^{\frac{1}{2}}=\frac{1}{2} \end{align}\tag{42}
利用上式,及~(39)~~(41)~,得
2B\ge\frac{1}{2}\sum_{i=k}^{k+\triangle-1}\Vert s_{i-1}\Vert>\frac{\lambda}{2}\vert K_{k,\triangle}^{\lambda}\vert>\frac{\lambda\triangle}{4},\tag{43}
~\triangle<\frac{8B}{\lambda}~,这与~\triangle~的定义相矛盾,于是定理得证。

  既然由~(4)~式给出的~\beta_k~非负,而且具有性质~(*)~,从 定理 3 可立即推出:

推论 4:设目标函数~f(x)~水平集有界,且导数~\rm{Lipschitz}~连续,考虑 ~\rm{PRP^{+}}~方法 ~(1)~~(2)~,其中~\beta_k~~(3)~~(4)~给出,步长因子~\alpha_k~满足 \rm{Wolfe} 线搜索~(6)~以及充分下降条件~(5)~,则方法给出~\lim\inf\Vert g_k\Vert=0~

  依据前面的内容,通过对共轭梯度法的一般收敛性分析可知,如果线搜索满足强~\rm{Wolfe}~线搜索条件,则 推论 4 中的充分下降条件~(5)~可以削弱为下降条件~g_k^T d_k<0~。文献 [6][7] 给出了这样的例子,使得对~\epsilon>0~,则方法 (1) 和 (2) ( 其中 \beta_k=\max\left\{\beta_k^{PRP},-\epsilon\right\}) 不收敛。这一例子在一定程度上限制参数~\beta_k^{PRP}\ge 0~的必要性。而且在文献 [6][7] 也给出例子,表明 定理 3 中水平集有界的条件是必不可少的。

2、参考文献

[1] 戴彧虹. 非线性共轭梯度法. 2000, 科学出版社.
[2] Yuan Y X. Analysis on the conjugate gradient method. Optimization Methods and Software, 1993, 2: 19-29.
[3] 徐大川, 沙玉英, 杜秀梅. PR 方法的收敛性. 中科院计算数学报告, 1999.
[4] Powell M J D. Convergence properties pf algirithms for nonlinear optimization. SIAM Review, 1986, 28: 487-500.
[5] Gilbert J C, Nocedal J. Global convergence properties of conjugate gradient methods for optimization, SIAM, J. Optimization. 1992, 2(1): 21-42.

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,056评论 5 474
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 84,842评论 2 378
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 148,938评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,296评论 1 272
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,292评论 5 363
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,413评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,824评论 3 393
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,493评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,686评论 1 295
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,502评论 2 318
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,553评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,281评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,820评论 3 305
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,873评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,109评论 1 258
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,699评论 2 348
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,257评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容