最优化-直接方法

坐标轮换法

　　对于n维最优化问题

　　有初始点x₁   沿着n个方向(坐标轴的方向)不断做一维搜索  得到x_n+1

　　对于x₁沿着 x_n+1 - x₁的方向做一维搜索得到 x_n+2

　　x_i+1 = x_i + α*d_i

　　当x_in+1满足某一终止准则时，停止算法，否则继续迭代下去

 

正交程度和共轭程度

正交程度

　　对于两个方向向量u₁,u₂

　　我们以这两个方向向量单位向量的平行四边形面积作为正交程度

　　对于二维向量 δ = (x₁ * y₂ - y₁*x₂)  δ = || u₁ × u₂||

　　对于n维向量其中的d需要是已经单位化的向量

　　δ = | det(d₁,d₂,d₃,,,,,d_n) |

　　det表示行列式的值

 

共轭程度

　　q = G^1/2 * d

　　q的正交程度即为d关于G的共轭程度

 

正交程度和共轭程度都是越接近与1越好

 

Powell直接方法

对于n维函数f(x) 

取初始点x₁和n个正交方向 d_i  进行一维搜索

得到点列x_i    x_i+1 = x_i + α*d_i

 

求出进行一维搜索时，函数值下降的最大的位置x_m

f(x_m) - f(x_m+1)最大

记这个搜索方向为U

 

求解一维搜索问题

u = x_n+1 - x₁

x_n+2 = x₁ + α*μ  记步长为alaph

若 || x_n+2 - x₁ || < ε 终止算法

若最后一次搜索的步长 alaph <(  (f(x₁) - f(x_n+2)) / u ) ^1/2

则用最后的搜索方向替换第m次的搜索方向

具体替换方式，用前移的方式去填充空格，然后将最后的方向放在末尾

 

单纯形法

单纯形法有几个基本步骤

对于n维函数f(x)，单纯形有n+1个节点

记函数值最大的节点为x_max

函数值最小的节点为x_min

反射:

　　对于已有的一个单纯形

　　找出单纯形的节点中函数值最大的那一个(x_max,  f(x_max))

　　剩下的节点求均值得到重心u

　　x_max + x_new = 2*u

　　x_new即为反射之后的点，将x_new代替x_max即可得到反射之后的单纯形

　　

　　当然u也不是非要作为中点，x_new = u + α*(u - x_max)

扩大：

　　得到反射点之后，若f(x_new) < f(x_min)

　　则说明这个方向很有可能是下降方向，那就扩大看看

　　x_new2= u + γ*(x_new - u) 一般来说γ = 2

　　其实就是将反射的方向扩大了一倍

　　若f(x_new2) < f(x_new)

　　那么用x_new2代替x_new就好

 

收缩:

　　考虑次大值f(x_2nd)

　　若f(x_new) < f(x_2nd)可以进行下一步

　　若f(x_new) >= f(x_2nd) 那么下一步反射时会出现循环(因为f(x_new)仍是最大值，再反射的话会变成x_max)

　　这个时候就要用到收缩

　　找到x_new和x_max的最小值X’

　　x_new3 = u + ß * (X‘  - u)

　　若f(x_new3) < f(X')

　　然后用x_new3替换x_new

　　一般来说ß  = 1//2

　　这就是一个取中点的操作嘛

　　否则进行缩边

 

缩边:

　　若f(x_new3) >= f(X')

　　那么就进行缩边将每个点往x_max的方向移动

　　x_i = x_max + ß*(x_i - x_max)

 

当函数的离差平方和< e时终止算法

 

可以看到单纯型法就是如下几步

取初始点x₀ 步长alaph

获取n个点 x_i = x₀ + e_i *alaph

 

先反射

　　若反射点的值 < 最小值则进行扩大，取扩大点和反射点的最小值来替换最大值----->结束

 

　　若反射点是反射之后单纯形的最大值则进行收缩，就是取最大值和反射点的最小值，然后将其他点的均值和最小值作为端点，求他们的中点

　　若这个中点不是替换之后单纯形的最大值  ----->结束

　　否则不对最大值进行替换，反而将单纯形向最大值进行缩边   ----->结束

 

自己的一点理解:

　　整个算法就是尽量让单纯形向值变小的方向移动

　　先取试探最大值->均值方向是不是缩小方向

　　然后看均值往两端的方向是不是缩小方向

　　若都不是，那么也就是说最大值点是一定程度上的最优点

　　就将所有点往最大值点移动

 

　　可以想象成一个多维空间中的超史莱姆，不断地往最优点移动哈哈哈哈哈