路径平滑中优化问题的数值求解与构造技巧1——无约束优化问题

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路径平滑中优化问题的数值求解与构造技巧1——无约束优化问题

2024-07-08 14:18:00 点击量：

对于无约束的优化问题，常见的问题从目标函数的形式中可以分为：凸且光滑、非凸但光滑、非凸非光滑。问题的求解和目标函数的息息相关，下面首先介绍一些常用的优化问题求解方法。

一般无约束优化问题的形式为：

$min\\ f(x)\\\\ x\\in R^n\\\\$

对于最速下降法的思想很朴素，给定初值，通过迭代的方法求出最优值，迭代的方向为函数的梯度的负方向，形式为： $x^{k+1}=x^k - \ au \ abla f(x^k)\\\\$ 从形式中可以看到，这里要求函数的梯度存在，也就是需要函数 $f(x)$ 光滑，并且只有函数为凸函数时，才能保证函数能收敛于全局最优解。

这里的难点在于得到最优的迭代步长 $\ au$ ,当步长取的太小会导致需要迭代的次数过多；当步长取的太大，可能会导致越过最优解，一直在震荡。

最速下降法的形式可以表示如下：

$x^{k+1}=x^k + \ au d\\\\ d=- \ abla f(x^k)\\\\$ 那最优的迭代步长 $\ au$ 可以表示为： $\ au^*=arg\\ \\min\\limits_{\\alpha}f(x+\\alpha d)$ 。最优的迭代步长也变为求解一个优化问题，整个问题求解比较困难。

在工程上，我们使用被称为Armijo condition(sufficient decrease condition)的方法来近似的取的一个求解步长。其表达形式为：

$\ au \\in \\{ \\alpha|f(x^k) - f(x^k+ \\alpha d) \\geq -c* \\alpha d^T \ abla f(x^k) \\}\\\\ c\\in(0,1)\\\\$

从几何意义上来看，Armijo condition是对梯度进行了缩放，然后选取虚线下方的一个步长来保证全局的下降性。

下面举例来进行说明：

$f(x)=f(x_0, x_1,...,x_N)=\\sum_{i=0}^{N/2}{[100 *(x_{2i}^2 - x_{2i + 1})^2 +(x_{2i}- 1)^2]}\\\\$ 针对10维的函数，可以给定任意初值，经过7650步的迭代，最优解收敛到精度以内。

为了更加直观化，将函数设置为2维，迭代的过程如下：

牛顿法的主要思想是利用函数的二阶信息，使得函数进行充分的下降。假设函数光滑且二阶导数处处存在，对函数进行二阶展开为：

$f(\ extbf{x})\\approx \\hat{f}(\ extbf{x})=f(\ extbf{x}_k)+\ abla f(\ extbf{x}_k)^T(\ extbf{x}- \ extbf{x}_k)+\\frac{1}{2}(\ extbf{x}- \ extbf{x}_k)^T\ abla^2f(\ extbf{x}_k)(\ extbf{x}- \ extbf{x}_k)$

二阶展开后，如果原函数的Hession矩阵正定即 $\ abla^2f(\ extbf{x}_k)\\succ0$ ，函数的最小值存在为：

$\ abla \\hat{f}(\ extbf{x})=\ abla^2f(\ extbf{x}_k)(\ extbf{x}- \ extbf{x}_k)+\ abla f(\ extbf{x}_k)=0 \\\\ \\Rightarrow \ extbf{x}=\ extbf{x}_k -[\ abla^2f(\ extbf{x}_k)]^{-1}\ abla f(\ extbf{x}_k) \\\\$ 其中 $\ extbf{x}_{k+1}=\ extbf{x}_k -[\ abla^2f(\ extbf{x}_k)]^{-1}\ abla f(\ extbf{x}_k)$ 称为牛顿步长。

举例说明牛顿法，函数如下：

$f(x_1,x_2)=e^{x_1+3x_2-0.1}+e^{x_1-3x_2-0.1}+e^{-x_1-0.1}\\\\$ 牛顿法只需要迭代6步就可以得到最优解

使用最速下降法，对相同的问题进行测试，可以看到求解的迭代次数明显增多。

牛顿法需要函数的Hession矩阵严格正定，对于Hession矩阵奇异或者不定的情况，牛顿法不再适用。此时可以使用修正阻尼牛顿法进行求解，其求解的步骤如下

与牛顿法相比，使用严格正定的矩阵M，使得M矩阵足够接近于Hession矩阵。同时在线性搜索的步骤仍然可以使用Armijo condition来确定迭代的步长。

如果函数为凸函数，此时 $Hession\\succeq0$ ，

取 $M=\ abla^2f(x) + \\varepsilon I, \\varepsilon=min(1, ||\ abla^2f(x) ||_\\infty)/10$ ，

$Md=-\ abla f(x), M=LL^T$

如果函数非凸，此时Hession不定

$Md=-\ abla f(x), M=LBL^T$ ,此时B矩阵是对角块矩阵，将其中的负特征值更换为正特征值。

牛顿法的缺点在于当二阶条件失效时，牛顿方法会失效，同时Hession矩阵的计算是比较耗时的，当问题非凸时，会得到一个无效的步长。

对于Hession矩阵严格正定的情况，求迭代的方向相当于求解如下问题：

$f(x) - f(x^k)\\approx(x - x^k)^Tg+\\frac{1}{2}(x - x^k)^TH(x - x^k)\\\\ Solve \\ H^kd^k=-g^k \\\\$ 拟牛顿法相当于求如下的问题：

$f(x) - f(x^k)\\approx(x - x^k)^Tg+\\frac{1}{2}(x - x^k)^TM^k(x - x^k)\\\\ Solve \\ M^kd^k=-g^k \\\\$ 为了保证第 $k$ 步的方向 $d^k$ 一定能使得函数值下降，则 $d^k$ 与 $-g^k$ 的方向一定要是锐角才可以，则 $<d^k, -g^k>\\=\\ <-M^{-1}g, -g>\\=\\ <M^{-1}g, g> \\=g^TM^{-1}g > 0$

其中 $g^TM^{-1}g>0$ 表明矩阵 $M$ 一定是正定矩阵。

另外一个M矩阵的条件被称为正割条件，反映的是Hession矩阵中的曲率信息。此条件如下：

$\\Delta x=x^{k+1}- x^k \\\\ \\Delta g=\ abla f(x^{k+1}) - \ abla f(x^{k}) \\\\ \\Delta g \\approx M^{k+1}\\Delta x\\\\ \\Delta x \\approx B^{k+1}\\Delta g, M^{k+1}B^{k+1}=I\\\\$

有了上述两个关于 $M$ 基本条件，同时加上B矩阵归一化之后变动最小的目标函数，就可以得到大名鼎鼎的BFGS方法。 $\\mathop{min}\\limits_B || H^\\frac{1}{2}(B - B^k) H^\\frac{1}{2}||^2\\\\ s.t. \\ B=B^T\\\\ \\ \\ \\ \\ \\ \\ \\ \\ \\Delta x=B\\Delta g\\\\ H=\\int_{0}^{1}\ abla^2f[(1 - \ au)x^k + \ au x^{k+1}]d\ au\\\\$ 上述问题的解和 $H$ 的具体形式无关，其结果为：

$B^{k+1}=(I - \\frac{\\Delta x \\Delta g^T}{ \\Delta g^T \\Delta x})B^k(I - \\frac{\\Delta g \\Delta x^T}{ \\Delta g^T \\Delta x})+\\frac{\\Delta x \\Delta x^T}{\\Delta g^T \\Delta x}\\\\ B^0=I, \\Delta x=x^{k+1}- x^k, \\Delta g=\ abla f(x^{k+1}) - \ abla f(x^k)\\\\$ 同时当满足 $\\Delta g^T \\Delta x > 0$ 时， $B$ 矩阵满足严格正定的条件，此条件其实表明，原函数为严格正定函数。
为了保证 $\\Delta g^T \\Delta x > 0$ 的条件在原函数为一般函数时也成立，通过增加线性搜索条件来满足，此条件被称为 $Wolfe \\ conditions$ 同时分为 $weak和strong$ 版本。

weak Wolfe conditions:

$0 < c_1 < c_2 <1 \\ \\ typically \\ \\ c_1=10^{-4},c_2=0.9\\\\ f(x_k) - f(x_k + \\alpha d)\\geq -c_1*\\alpha d^T \ abla f(x^k)\\\\ d^T\ abla f(x^k+\\alpha d) \\geq c_2*d^T \ abla f(x^k) \\\\$ strong Wolfe conditions:

$0 < c_1 < c_2 <1 \\ \\ typically \\ \\ c_1=10^{-4},c_2=0.9\\\\ f(x_k) - f(x_k + \\alpha d)\\geq -c_1*\\alpha d^T \ abla f(x^k)\\\\ |d^T\ abla f(x^k+\\alpha d)| \\leq |c_2*d^T \ abla f(x^k)| \\\\$ 在工程中weak版本的条件和strong版本的条件，迭代的次数相差的不多。

在非凸的函数中，BFGS方法其实不能保证梯度一定收敛到0的地方，此时需要加上cautions update(Li and Fukushima)条件来保证BFGS方法也适用于非凸的函数求解。

$B^{k+1}=\\left\\{ \\begin{array}{**ll**}(I - \\frac{\\Delta x \\Delta g^T}{ \\Delta g^T \\Delta x})B^k(I - \\frac{\\Delta g \\Delta x^T}{ \\Delta g^T \\Delta x})+\\frac{\\Delta x \\Delta x^T}{\\Delta g^T \\Delta x}& if \\ \\Delta g^T \\Delta x > \\epsilon ||g_k|| \\Delta x^T \\Delta x, \\epsilon=10^{-6}\\\\ B^k & otherwise \\end{array}\\right.$

因此上针对严格凸与非严格凸的函数，BFGS方法的求解步骤如下：

严格凸的函数，求解步骤如下：

非严格凸的函数，为了保证收敛性，求解的步骤如下：

举例说明：

$f(x)=(1 - x_1)^2 + (x_2 - x_1^2)^2 \\\\$ 首先使用牛顿法求解：

使用拟牛顿法进行求解：

因为例子比较简单，从例子中可以看出，BFGS的求解时间并没有占据优势，但是当变量的数量增加时，BFGS的求解时间会优于牛顿法。同时BFGS加上Weak Wolfe Conditons具有更广的使用范围，对函数的凸和非凸没有要求，同时也不要求Hession矩阵一定存在，仅仅要求函数光滑，也就是函数的一阶导数存在。

L-BFGS的与BFGS相比，最主要的思想是整个迭代过程中，历史所有的 $\\Delta g和 \\Delta x$ 不是都有必要的。通过设置一个窗口，将超过窗口的 $\\Delta g和 \\Delta x$ 丢弃，通过设置窗口，可以降低矩阵 $B$ 的秩，使得矩阵存储复杂度降低。

$s^k=\\Delta x^{k+1}=x^{k+1}- x^{k}, y^k=\\Delta g^{k+1}=g^{k+1}- g^{k}, \\rho^k=\\frac{1}{<s^k, y^k>}$

我们不直接存储 $B^k$ ,而是至多存储m对的 $x^k, g^k, \\rho^k$ 来还原当前点的曲率信息。在每轮的迭代中：

$for \\ i=k-m,k-m+1,...,k \\\\ \\ \\ \\ \\ B^{i+1}=BFGS(B^i, g^{i+1}-g^i, x^{i+1}- x^i)\\\\ end$

但是此时的计算复杂度为 $O(mn^2)$ ,可以通过如下的算法将复杂度降低为 $O(mn)$ :

$d=g^k \\\\ for \\ i=k-1, k - 2, ...,k-m \\\\ \\ \\ \\ \\ \\alpha^i=\\rho^i<s^i, d>\\\\ \\ \\ \\ \\ d=d - \\alpha^i y ^i\\\\ end\\\\ \\gamma=\\rho^{k - 1}<y^{k-1}, y^{k-1}>\\\\ d=d / \\gamma \\\\ for \\ i=k-m, k - m+1, ...,k-1 \\\\ \\ \\ \\ \\ \\beta=\\rho^i<y^i, d>\\\\ \\ \\ \\ \\ d=d + s^i (\\alpha^i - \\beta)\\\\ end \\\\ return\\ search\\ direction\\ d$

举例说明，使用BFGS的例子进行说明，首先使用BFGS进行求解：

使用LBFGS进行求解：

求解此问题时，LBFGS的迭代次数和求解时间还要由于BFGS方法。

在实践的过程中发现，有两一点需要特别注意

L-BFGS初值的处理，L-BFGS初次迭代时，需要使用梯度进行迭代一步。

当函数非凸非平滑时，此时weak Wolfe conditions不再适用，针对此类问题，线性搜索的条件需要更换为Lewis & Overton line search，此条件的具体步骤如下：

同样的进行举例说明，使用如下的函数： $f(x)=(1-x_1)^2+|x_2 - x_1^2| \\\\$ 将BFGS的线性搜索条件条件更换为Lewis & Overton line search，进行求解

将L-BFGS的线性搜索条件条件更换为Lewis & Overton line search，进行求解

针对此例子，在相同的求解精度下，BFGS的求解效率要优于L-BFGS。

需要注意的是，非平滑的函数最优解有可能落在函数的不可导的地方，此时梯度的判断会失效，可以根据前后函数的变化值来进行判断。

CG方法是用来解决 $Ax=b$ 的问题。解决 $Ax=b$ 的问题，等价于解决 $arg \\ min_xf(x)=\\frac{1}{2}x^TAx-b^Tx$ 问题。

一般的步骤是：

给定n个互相共轭的的向量 $u^1, u^2,...,u^n$ ,作为搜索的方向

计算步长与下一个 $x$ $\\alpha=\\frac{b^Tu^k - (x^k)^TAu^k}{(u^k)^TAu^k},\\ \\ Au^k=\\gamma(u^k) \\\\ x^{k+1}=x^k+\\alpha u^k \\\\$ 如何获取n互相关于 $A$ 矩阵共轭的向量，有比较成熟的算法，被称为Gram-Schmidt process.同时对 $v_k$ 的合适选择，简化整个过程的计算。

选取 $v^k=b - Ax^k$ ,此时共轭的向量 $u^k=v^k + \\frac{||v^k||^2}{||v^{k-1}||^2}u^{k-1}$

完成的求解的过程如下：

Newton-CG Method是将CG方法应用到 $(\ abla^2f)d=-\ abla f$ 求解出来 $d$ .针对 $(\ abla^2f)$ 可能非正定的情况，通过 $(\ abla^2f + \\epsilon I)d=-\ abla f,\\epsilon=\\frac{||\ abla f||_\\infty}{100}$ 来进行近似的求解。

完整的Newton-CG Method求解过程如下：

举例进行说明：

$f(x)=(1 - x_1)^2 + (x_2 - x_1^2)^2 \\\\$ 使用L-BFGS进行求解的结果如下：

使用Newton-CG Method进行求解，求解的结果如下：

针对此例子，求解的速度上Newton-CG Method稍逊色于L-BFGS

前面介绍的所有求解方法的求解速度和花费的代价如下：

因为所举的自己维数比较低也比较简单，因此在求解速度不能一一匹配上。所有的求解例程均使用python在进行了测试，地址为：GitHub - lwtechnology/SmoothPath.

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