3.7 Metodi quasi

3.7 Metodi quasi-Newton
Varianti del metodo di Newton in cui invece di usare/invertire la matrice Hessiana di f si estraggono
informazioni relative alle derivate seconde dalle variazioni di ∇f .
Si genera una successione {Hk }, con Hk simmetrica definita positiva e approssimazione di [∇2f (xk )]−1,
e si pone
xk+1 = xk + αk dk con dk = −Hk ∇f (xk )
dove αk > 0 minimizza f lungo dk o soddisfa le condizioni di ricerca 1-D inesatta (e.g. Wolfe)
Vantaggi rispetto a metodo di Newton:
• iterazione ben definita e metodo di discesa poiché Hk sono simmetriche e definite positive
• richiede solo derivate prime
• matrice Hk è costruita in modo iterativo, ogni iterazione O(n2)
Svantaggio rispetto al metodo delle direzioni coniugate: richiede memorizzazione/manipolazioni di
matrici
1
Idea: Ricavare da ∇f (xk ) e ∇f (xk+1) informazioni relative alle derivate seconde di f
Approssimazione quadratica di f intorno a xk :
1
f (xk + δ) ≈ f (xk ) + δ t∇f (xk ) + δ t∇2f (xk )δ
2
Derivando si ottiene
∇f (xk + δ) ≈ ∇f (xk ) + ∇2f (xk )δ
Ponendo δ k = xk+1 − xk e γ k = ∇f (xk+1) − ∇f (xk ) abbiamo
γ k ≈ ∇2f (xk )δ k
ovvero
[∇2f (xk )]−1γ k ≈ δ k
Poiché δ k e γ k possono essere determinate solo dopo la ricerca 1-D, si sceglie Hk+1 simmetrica d.p. tale
che
Hk+1γ k = δ k
”secant condition”
(1)
Sistema lineare che non determina in modo univoco Hk+1 (n equazioni e n(n + 1)/2 gradi di libertà)
Vi sono molti modi di soddisfare le condizioni (1).
2
Uno dei più semplici procede per aggiornamento:
Hk+1 = Hk + ak uut
(2)
dove uut è una matrice simmetrica di rango 1 e ak un coefficiente di proporzionalità.
Per soddisfare la (1) si richiede che
Hk γ k + ak uutγ k = δ k
quindi che u ∝ (δ k − Hk γ k ).
Dato che ak tiene conto della propozionalità, si può porre che u = δ k − Hk γ k e quindi ak utγ k = 1.
Formula di aggiornamento di rango 1:
Hk+1 = Hk +
(δ k − Hk γ k )(δ k − Hk γ k )t
(δ k − Hk γ k )tγ k
(3)
Proprietà
1. Per funzioni quadratiche strettamente convesse, in al più n iterazioni si ottiene Hn = Q−1, anche
con ricerca 1-D approssimata.
2. Non c’è garanzia che Hk sia definita positiva!
3
Metodo DFP
Formule più interessanti si ottengono con aggiornamenti di rango 2:
Hk+1 = Hk + ak uut + bk vv t
(4)
Imponendo (1) si ha
Hk γ k + ak uutγ k + bk vv tγ k = δ k
in cui u, v non sono univocamente determinati.
Ponendo u = δ k e v = Hk γ k si ottengono le condizioni ak utγk = 1 e bk v tγk = −1 e quindi la
formula di aggiornamento di rango 2:
Hk+1
t
δ k δ tk Hk γ k γ k Hk
= Hk + t − t
γ k Hk γ k
δk γ k
Davidon-Fletcher-Powell (DFP)
(5)
Proprietà
Per funzioni quadratiche strettamente convesse con ricerca 1-D esatta:
1. termina in al più n iterazioni con Hn = Q−1
2. genera direzioni mutualmente Q–coniugate (partendo da H0 = I genera i gradienti coniugati)
3. la condizione della secante è ereditaria, ovvero Hiγ j = δ j j = 0 . . . i − 1
4
Per funzioni qualsiasi:
4. sotto una ipotesi di curvatura, le Hk sono definite positive se H0 lo è (quindi metodo di discesa)
5. ogni iterazione richiede O(n2 ) operazioni
6. rapidità di convergenza superlineare (in genere solo locale)
7. se funzione f convessa e ricerca 1-D esatta, metodo DFP converge globalmente.
Proposizione
Se δ tk γ k > 0 per ogni k (condizione di curvatura), il metodo preserva la condizione che Hk sia definita
positiva.
Fatto
La condizione di curvatura δ tk γ k > 0 è garantita per ogni k purché la ricerca 1-D soddisfi le condizioni
di Wolfe (deboli o forti).
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Metodo BFGS
In modo complementare, costruiamo un’approssimazione di ∇2f (xk ) invece di [∇2f (xk )]−1.
Poiché si desidera Bk ≈ ∇2f (xk ), Bk deve soddisfare
Bk+1δ k = γ k .
Scegliendo Bk+1 = Bk + ak uut + bk vv t, con passaggi analoghi, si ottiene:
Bk+1
γ k γ tk
Bk δ k δ tk Bk
= Bk + t − t
γ k δk
δ k Bk δ k
(6)
che andrebbe invertita ad ogni iterazione per ottenere Hk+1.
Applicando due volte l’identità di Sherman–Morrison
t −1
(A + ab )
=A
−1
A−1abtA−1
−
t −1 ,
1+bA a
A ∈ Rn×n non singolare, a, b ∈ Rn e denominatore 6= 0
si ottiene la formula di aggiornamento di Broyden Fletcher Goldfarb e Shanno (BFGS):
!
t
γ k Hk γ k δ k δ tk Hk γ k δ tk + δ k γkt Hk
Hk+1 = Hk + 1 + t
−
t
δk γ k
δk γ k
δ tk γ k
che non richiede molte più operazioni della formula di DFP.
Si verifica facilmente che Bk+1Hk+1 = I se Bk Hk = I.
6
(7)
Il metodo BFGS gode delle stesse proprietà 1 a 5 di quello DFP
In pratica risulta più robusto (rispetto a errori di arrotondamento e ricerca 1-D inesatta)
Contrariamente a DFP è stata dimostrata la convergenza globale anche con ricerca 1-D inesatta.
BFGS e DFP sono due estremi dell’unica famiglia di formule di Broyden:
DFP
BFGS
Hk+1 = (1 − φ)Hk+1
+ φHk+1
con 0 ≤ φ ≤ 1
Proprietà comuni:
• Hk+1 soddisfa la condizione della secante ed è definita positiva se δ tk γ k > 0
• Invarianti rispetto a trasformazioni affini delle variabili
• Se f quadratica strettamente convessa e ricerca 1-D esatta: trovano soluzione in al più n iterazioni
(Hn = Q−1 ) le direzioni prodotte sono mutualmente Q-coniugate
• Metodi quasi-Newton sono molto meno ”sensibili” alla ricerca 1-D inesatta che il metodo delle
direzioni coniugate (adatti a funzioni altamente non lineari)
7
Convergenza dei metodi quasi-Newton
Analisi complessa perché l’approssimazione della matrice Hessiana (o della sua inversa) viene aggiornata
iterativamente
Rapidità di convergenza locale per qualsiasi {Bk } o {Hk } con ricerca 1-D inesatta (cond. di Wolfe) in
cui viene provato prima il passo αk = 1:
Teorema: (Dennis e Moré)
Sia f ∈ C 3 e metodo quasi-Newton con Bk definite positive e αk = 1 per ogni k. Se {xk } converge a x∗
con ∇f (x∗) = 0 e ∇2f (x∗) è definita positiva, {xk } converge superlinearmente se e solo se
k(Bk − ∇2f (x∗))dk k
lim
=0
k→∞
kdk k
(8)
Bk = Hk−1 ≈ ∇2f (xk )
Se direzione quasi-Newton dk è un approssimazione sufficiente della direzione di Newton, αk = 1 soddisfa
le condizioni di Wolfe quando xk converge verso x∗
NB: Non è necessario che Bk → ∇2f (x∗) per ottenere la convergenza superlineare, basta che le matrici
Bk diventino approssimazioni sempre più accurate di ∇2f (x∗) lungo le direzioni dk !
La condizione (8) è necessaria e sufficiente per la convergenza superlineare di un metodo quasi-Newton
8
Risultati parziali di convergenza globale per funzioni generiche:
Siano insieme di livello L0 = {x ∈ Rn : f (x) ≤ f (x0)} compatto e funzione obiettivo f ∈ C 1. Sia
{xk } la successione generata da metodo quasi-Newton dove {Bk } generata con la formula BFGS e passo
αk che soddisfa le condizioni di Wolfe. Allora, o ∃ indice l t.c. ∇f (xl ) = 0 oppure sequenza infinita con
lim inf k∇f (xk )k = 0
k→∞
qualunque sia la matrice definita positiva B0 se ∃ costante ρ t.c.
γ tk γ k
γ tk δ k
≤ρ
per ogni k.
(9)
Condizione (9) soddisfatta per funzioni convesse
Condizioni di Wolfe garantiscono (9)? Nuovo tipo di ricerca 1-D che la garantisca?
Per assicurare convergenza globale teorica: ricerche 1-D lungo la direzione dell’antigradiente (“restart”)
o approccio di tipo “trust region”
Queste tecniche “classiche” di globalizzazione non sono molto utilizzate per metodi quasi-Newton perché
in pratica non si conoscono esempi di non convergenza
9
I metodi quasi-Newton più utilizzati si basano sulle formule di aggiornamento BFGS e DFP con ricerca
1-D che soddisfa le condizioni di Wolfe
Per problemi di grandi dimensioni, è troppo costo costruire esplicitamente Bk o Hk . Sono state proposte
varianti a memoria limitata in cui vengono utilizzate solo informazioni (i vettori δ k e γ k ) relative alle
ultime iterazione
Il metodo BFGS a memoria limitata (cf. esercizi) risulta molto efficiente
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