Метод
Гаусса
— прямой метод решения
задач многомерной оптимизации
.
Описание
Пусть необходимо найти
минимум
действительнозначной
функции
f
(
x
→
)
→
min
x
→
∈
R
n
{\displaystyle f({\vec {x}})\to \min _{{\vec {x}}\in \mathbb {R} ^{n}}}
, а
x
→
0
{\displaystyle {\vec {x}}_{0}}
— начальное приближение.
Суть метода заключается в том, чтобы на каждой итерации по очереди минимизировать функцию вдоль каждой из координат, то есть:
x
→
0
k
+
1
=
x
→
k
{\displaystyle {\vec {x}}_{0}^{k+1}={\vec {x}}_{k}}
{
x
→
1
k
+
1
=
x
→
0
k
+
1
+
λ
1
e
→
1
,
λ
1
=
arg
min
λ
f
(
x
→
0
k
+
1
+
λ
1
e
→
1
)
…
x
→
n
k
+
1
=
x
→
n
−
1
k
+
1
+
λ
n
e
→
n
,
λ
n
=
arg
min
λ
f
(
x
→
n
−
1
k
+
1
+
λ
n
e
→
n
)
{\displaystyle \left\{{\begin{array}{rl}{\vec {x}}_{1}^{k+1}={\vec {x}}_{0}^{k+1}+\lambda _{1}{\vec {e}}_{1},&\lambda _{1}=\arg \min _{\lambda }f({\vec {x}}_{0}^{k+1}+\lambda _{1}{\vec {e}}_{1})\\\ldots &\\{\vec {x}}_{n}^{k+1}={\vec {x}}_{n-1}^{k+1}+\lambda _{n}{\vec {e}}_{n},&\lambda _{n}=\arg \min _{\lambda }f({\vec {x}}_{n-1}^{k+1}+\lambda _{n}{\vec {e}}_{n})\end{array}}\right.}
,
где
e
→
1
,
…
,
e
→
n
{\displaystyle {\vec {e}}_{1},\ldots ,{\vec {e}}_{n}}
—
ортонормированный базис
в рассматриваемом пространстве.
Таким образом метод как бы «поднимется» по координатам, используя на шагах одной итерации для вычисления следующей координаты точки приближения все предыдущие значения координат, вычисленные на той же итерации, в этом и состоит схожесть с
одноимённым методом
решения
СЛАУ
.
При завершении итерации, точка, полученная на последнем шаге этой итерации, берётся в качестве следующего приближения:
x
→
k
+
1
=
x
→
n
k
+
1
{\displaystyle {\vec {x}}_{k+1}={\vec {x}}_{n}^{k+1}}
.
Процедура продолжается до тех пор, пока не будет достигнута заданная точность
ε
{\displaystyle \varepsilon }
, то есть пока:
|
|
x
→
k
+
1
−
x
→
k
|
|
<
ε
{\displaystyle ||{\vec {x}}_{k+1}-{\vec {x}}_{k}||<\varepsilon }
.
Улучшением данного метода является
метод покоординатного спуска Гаусса - Зейделя
.
Примечания
Литература
Гилл Ф., Мюррей У., Райт М.
Практическая оптимизация. Пер. с англ. —
М.
: Мир, 1985.
Максимов Ю.А.,Филлиповская Е.А.
Алгоритмы решения задач нелинейного программирования. —
М.
: МИФИ, 1982.
См. также