一种修正的DY 共轭梯度法的全局收敛性敖卫斌（重庆师范大学 数学学院，重庆 401331）摘要：本文提出了一种新的非线性修正的DY 共轭梯度算法（MDYCG ）,该算法得到的搜索方向为下降方向，它既不受线搜索规则的影响，也不受目标函数的凸性影响。

在精确线搜索下，MDYCG 算法化归为标准的DY 共轭梯度算法。

证明了该方法在Armijo 型线搜索下的全局收敛性，给出了初步的数值结果。

关键词：无约束优化；共轭梯度法；Armijo 型线搜索；全局收敛性 中图分类号：0182.11. 引言考虑无约束优化问题：min (),,n f x x R ∈ （1）其中:nf R R →为连续可微函数，其梯度向量记为()g x ，简记为g 。

共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的有效算法之一，它像最速下降法一样在每步迭代中不需要存储和计算矩阵，其迭代格式为：1k k k k x x d α+=+ (2)1,1;,1,k k k k k g k d g d k β--=⎧=⎨-+>⎩ (3)其中，()k k g f x =∇，k d 为搜索方向，k α是通过一维线搜索获得的步长，k β为标量。

不同的k β对应着不同的共轭梯度算法。

1964, Fletcher 和 Reeves 首先提出非线性共轭梯度法参数k β，它定义为221k FR k k g g β-=([2]). 还有其他著名的k β，比如121T PRP k k kk g y g β--=( [3-4])，111THSk k kTk k g y d y β---=([5]), 111T LSk k k Tk k g y d g β---=-([6]), 211kDY k k k g d y βT --=([7]), 211kCDkk k g d g βT --=-（[8]）；收稿日期：2013-05-07;作者简介: 敖卫斌（1987-），男，重庆九龙坡人，硕士研究生，主要从事最优化理论与研究.其中||||⋅为欧几里得范数,11k k k y g g --=-。

FR 方法、CD 方法和DY 方法具有较好的理论收敛性，然而PRP 方法、HS 方法和LS 方法具有较好的数值计算结果。

张丽在文献[9]中提出了修正的FR 方法的搜索方向，1,1;,1,k k FRk k k k g k d g d k θβ--=⎧⎪=⎨-+>⎪⎩从 而使得新的算法具有充分下降性和全局收敛性，得到了较好的数值试验结果。

本文在文献[9]的启发下，选取不同的k β，提出了一种修正的DY 算法（MDYCG ）并证明了该算法在Armijo 型线搜索下的全局收敛性。

所采用的Armijo 型线搜索准则：取步长max{,0,1,2,}j k j αρ== （4）满足 2212()()Tk k k k k k k k k f x d f x g d d αδαδα+≤+- （5）其中12(0,1),(0,1),0ρδδ∈∈>。

2. 修正的DY 新算法本文给出的新算法迭代格式为（2）和1,1;,1,k k DYk k k k g k d g d k θβ--=⎧⎪=⎨-+>⎪⎩ (6) 其中DYk kββ=，1111T k k k T k k g dd y θ---=+我们称 (2) 和(6)为 MDY 方法。

当线搜索为精确线搜索时，MDYCG 就得到标准的DY 共轭梯度法。

同时由DYkβ和式（6），易知对1k ≥,有：2Tk k kg d g =- （7）下面给出新的算法步骤：（1）给出1nx R ∈，12(0,1),(0,1),(0,1),0ρδδε∈∈∈≥，令 k:=1,11d g =-，若1g ε≤，立即停止；（2）找到0k α>满足Armijo 型线搜索规则；（3）令1k k k k x x d α+=+, 且11()k k g g x ++=，若k g ε≤，立即停止； （4）通过计算DYkβ,并由式（6）得1k d +；（5）令k:=k+1，返回（2）。

本文做如下假设：（A ）()f x 在水平集{}1|()()nx R f x f x Ω=∈≤有下界，其中1x 为初始点。

（B ）Ω的一个领域N 内，f 连续可微且其梯度向量满足Lipschitz 条件，即存在常数0L >，使得()(),,g x g y L x y x y N -≤-∀∈。

（8） 同时由上述的假设可以得到存在正常数β和γ满足： ,(),.x g x x βγ≤≤∀∈Ω。

（9）3.算法的收敛性引理 3.1 假设A ，B 成立，MDYCG 算法中k α满足Armijo 型线搜索，则有22k k kg cd α≥ 成立，其中()()121min 1,0c L δρδ⎧⎫-⎪⎪=>⎨⎬+⎪⎪⎩⎭。

证明：如果1k α=, 有2Tk k k k kg d g d g ⋅≥=，再由 (7) 和施瓦兹不等式, 得||||1.||||k k g d ≤ 则对1c =成立。

如果1k α<, 由 Armijo 型线搜索规则, 1k ρα- 不满足不等式(5). 则有： ()()2112212,k k k k k k k kf x d f xg d d ραδραδρα--T-+->- （10）由中值定理和假设B , 存在某一个()0,1k t ∈使得()()()()()111111k k k k k k k k k kk kk k k k k k kkf x d f xg x t d d g d g x t d g d ραραραραραραT---T-T--+-=+=++-2122.k k k k k g d L d ραρα-T -≤+ （11）结合不等式（10）、（11）和（7）得()()2212221k k k kkg g cL d d δραδ-≥≥+ 证毕。

引理 3.2假设A ，B 成立，MDYCG 算法中k α满足Armijo 型线搜索，则有Zoutendijk条件421k k kg d ≥<∞∑（12）证明： 由假设A 和（5）, 有()22120k k k k kk g d d δαδαT≥-+<∞∑，再由式子（7）有()22kkk d α≥<∞∑ （13）由引理1和（13），可以得到421k k kg d ≥<∞∑，证毕。

定理3.3若假设A 和B 成立，MDYCG 算法中k α满足Armijo 型线搜索，或者对某个k 成立，或者有0liminfk k g →∞=。

证明：反正法。

假设结论不成立，则存在一个常数ε使得k g ε≥，0k ∀≥成立 （14） 由（6）有()222212DY T k k k k k k k kd d d g g βθθ-=--。

两边同时除以()2Tk k g d ，结合（7）和（14）有()()()()222222142222k kk k kDY k k T T T T k k kk k k k k kd d d g d g g g d g d g d θθβ-==--=()22221222112k k k T Tk k kkkkg d d y g g g d θθ---⎛⎫⎪+-⎪⎝⎭=()()21222111211k kT T k k k kk d g dg d g θθ-----+-- =()2212222111k k T kkk k kd g g dg g θ----++214211k k kd g g --≤+12201k i ikg ε-=≤≤∑，则由最后一个不等式有422111k k k kg kd ε≥≥≥=∞∑∑这与（12）矛盾，证毕。

4.数值试验本节在标准Armijo 型非精确线搜索准则下，利用MARTLAB7.1， MDY 方法对测试函数[10]进行试算。

表格中Problem 表示测试函数的名称,NI/NF/NG 分别代表迭代次数、函数迭代次数、梯度迭代次数，Dim 表示测试函数自变量的个数，—表示迭代失败。

计算中参数=0.5σ，=0.8ρ，取ε=-510，VP 代表极值点，OV代表极值。

终止条件为510k g -≤。

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