20、LS 共轭梯度法

  本节我们将介绍~\rm{HS}~共轭梯度法,只是简单的介绍一下,其收敛性的证明和~\rm{PRP}~共轭梯度法类似。

1、简介

  LS 共轭梯度法是由 Liu 和 Storey^{[1]} 提出在 1991 年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^{LS}=\frac{g_k^T(g_k-g_{k-1})}{-g_{k-1}^Td_{k-1}}.\tag{3}
我们现在给出方向~d_k~的一种特殊性质,即存在~c>0~,使得
-g_k^T d_k\ge c\Vert g_k\Vert^2\tag{4}
我们把具有~(4)~的性质,也称为~d_k~具有充分下降性。

2、收敛性分析

定理: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)~,其中参数~\beta_k=\left\{~0,\beta_k^{HS}\right\}~,步长因子~\alpha_k~满足~(4)~
\sum_{k\ge 1}\frac{(g_k^T d_k)^2}{\Vert d_k\Vert^2}<\infty\tag{5}
则有
\lim\inf\Vert g_k\Vert=0\tag{6}
注:证明过程完全类似于前面~\rm{PRP}~共轭梯度法,在此就省略不写。

3、结束语

  这或许是写的最少的一篇文章吧。当然写的内容也没有人看,但是我会看,会思考,这就足够了呀。参考文献如下
[1] Liu Y, Storey C. Efficient generalized conjugate gradient algorithms, I. Theory[J]. J Optim Theorey Appl, 1991, 69(1): 129-137.

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