使用非精确线搜索最速下降法Armijo算法确定步长的算法描述
时间: 2023-07-26 17:31:12 浏览: 232
c/c++ 最速下降法计算最优值 利用armijo计算最优步长
非精确线搜索最速下降法Armijo算法用于确定每次迭代中的步长,其算法描述如下:
1.初始化:选择初始点$x_0$,设精度要求$\epsilon$,设置步长初始值$t=1$,以及其他必要参数。
2.计算梯度:计算梯度$g_k$,并判断是否满足停机准则,若满足则停止迭代。
3.确定下降方向:选择最速下降方向$d_k=-g_k$。
4.确定步长:按照Armijo准则进行一维搜索,即选择最小的$t$,使得下列不等式成立:
$f(x_k+td_k) \leq f(x_k) + c_1 t \nabla f_k^T d_k$
其中,$c_1$为常数,通常取值为$10^{-4}$。
5.更新迭代点:进行迭代点的更新:
$x_{k+1} = x_k+td_k$
6.判断停机准则:如果$\left\|g_k\right\|<\epsilon$,则停止迭代,输出$x_k$作为最优解;否则,返回第2步进行下一次迭代。
以上就是非精确线搜索最速下降法Armijo算法的算法描述。在实际应用中,可以根据具体问题调整算法中的参数和细节,以达到更好的效果。
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