1.3 Gradiyentli usullar. Eng tez tushish usuli
Gradiyentli usullarning asosida minimumni qidirish uchun nafaqat maqsad
funksiyasining qiymatlaridan, balki uning gradiyentining ham qiymatlaridan
foydalanish yotadi. Eslatib o‟tamiz: gradiyent vektori
sathsirtiga (chizig‟iga) perpindikulyar bo‟ladi va funksiyaning o‟sish yo‟nalishi
tomonga qaragan bo‟ladi. Qaralayotgan nuqtadagi gradiyentning yo‟nalishi
funksiyaning eng katta o‟sish yo‟nalishidir.
Gradiyentli usullardan biri gradiyent bo‟yicha tushish deb atalib, gradiyent
yo‟nalishiga teskari yo‟nalish bo‟yicha o‟zgarmas qadam bilan ko‟chish va hosil
qilingan nuqtada maqsad funksiyasining qiymatini hisoblashga asoslangan. Agar
bu qiymat avvalgi qiymatdan kichik bo‟lsa, gradiyent yangi nuqtada hisoblanadi.
Agarda maqsad funksiyasining qiymati oshsa yoki o‟zgarmasa avvalgi nuqtadan
ko‟chish qadami kichraytiriladi va barcha hisoblashlar takrorlanadi. Iteratsiya
jarayoni ikkita ketma-ket iteratsiyadan olingan nuqtalar orasidagi masofa berilgan
miqdorgacha kamayguncha, yoki maqsad funksiyasining qiymatlari orasidagi
yaqinlik berilgan aniqlikka erishguncha davom ettiriladi.
(3)
Agarda
gradiyent
vektorining
komponentalarini
analitik
ko‟rininshda
ifodalash mumkin bo‟lmasa, qaralayotgan nuqtada hosilani markaziy ayirmalar
bilan approksimatsiyalash yordamida ularning taqribiy qiymatlarini toppish
mumkin:
bu yerda -
o‟zgaruvchining kichik orttirmasi.
Gradiyent bo‟yicha tushish variantlaridan biri eng tez tushish usulida
qo‟llaniladigan algoritmdir.Bu algoritmda gradiyent tushish traektoryasining har
bir nuqtasida emas, faqat avvalgi iteratsiyada berilgan yo‟nalish bo‟yicha
harakatlanganda funksiya minimumiga erishilgan nuqtalarda hisoblanadi. Tushish
boshlang‟ich yaqinlashishdan
) yo‟nalish b‟yicha
tenglama bilan berilgan to‟gri chiziq bo‟ylab amalga oshiriladi.
Tushish jarayonida
biro‟zgaruvchili funksiya minimallashtiriladi. Bir o‟lchovli optimallashtirishning
natijasi
nuqta iteratsiyaning2-qadamida
to‟g‟richiziqbo‟ylab tushishda
funksiyani minimallashtirishning boshlang‟ichnuqtasibo‟libxizmatqiladi.
Iteratsion jarayon (1) shart bajarilgunga qadar davom ettiriladi.
Iteratsiyani maqsad funksiyasi qiymatlarining yaqinligi ta‟minlanguncha ((3)
shartga qarang)davom ettirish ham mumkin.Bundan tashqari, minimum nuqtasida
maqsad funksiyasining gradiyenti nolga teng.Shuning uchun gradiyent modulining
kichiklashuvi ham ko‟p o‟lchovli optimallashtirish jarayonining tugash belgisi
bo‟lib xizmat qilishi mumkin.
Ta‟kidlab o‟tamizki, eng tez tushish usuli ko‟p o‟lchopvli funksiyalarni
minimallashtirishning eng avval qo‟llangan usullaridan biridir.
Bu usulning g‟oyasi 1845-yildayoq Koshi tomonidan berilgan edi.Sirt sathlari
yarim o‟qlari bir xil tartibga ega bo‟lgan ko‟p o‟lchovli ellipsoidalarga yaqin
bo‟lgan funksiyalarni minimallashtirishda eng tez tushish metodi boshqa
gradiyentli metodlar bilan bir qatorda, odatda, koordinata bo‟yicha tushish usuliga
nisbatan tezroq yaqinlashadi.
Bu
yerda
qaralayotgan
gradiyentli
usullarning
umumiy
kamchiligi-
minimallashtiruvchi funksiya sirtlarida jarliklar bo‟lganda sekin yaqinlashishidir.
Gap shundaki, bu holda ishlatilayotgan algoritmlar uchun foydalanilayotgan lokal
gradiyentlar minimum nuqtasining yo‟nalishinihatto taxminan ham ko‟rsatmaydi.
Gradiyent vektorlar minimum yo‟nalishiga nisbatan kuchli ostsilliyatsiya qiladi,
ya‟ni juda qisqa davrli tebranish hosil bo‟ladi,natijada tushish traiktoryasi
minimum yo‟nalishiga kichik qadamli egri-bugri siniq chiziqlar (zigzag)
ko‟rinishida bo‟ladi.
3-chizma. Gradiyentli tushishning traektoryasi
3-chizmada gradiyentli tushishning
boshlang‟ich nuqtadan
+100
,
funksiyaning
nuqtadagi minimumiga borish traektoriyasi ko‟rsatilgan.
Berilgan maqsad funksiyasining sirti jarlikni saqlaydi.Bunda traektoriyaning
egri-bugriligi
aniq ko‟rinib turibdi.
nuqtaga
qaralayotgan misolda
iteratsiyada kelinayapti. Bu yerdan ko‟rinadiki
yaqinlashishni tezlashtirish masalasiga zarurat tug‟iladi.
Do'stlaringiz bilan baham: |