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07第三章罚函数法及改进算法

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罚函数-原理与应用

罚函数-原理与应用

定理3.37
定理3.37 设对给定的参数μ,F(x,μ)的无约
束极小值为xμ。那么，xμ成为f(x)的约束极小点的
充要条件是：xμ是原问题的可行点。
罚函数法算法
2.罚函数算法
1) 取初始点X0为非可行点,μ0＞0(通常取μ0=1), ε＞0,c＞1(通常取
c=10),k=0
2) 以Xk为出发点，求解无约束极小化问题：
= 12 + 222 + 21 + (1 + 2 − 1)2
(, )
= 12 + 222 + 21
+ (1 + − 1)2
例题
= 2, 2 = 100
(1) = (−0.2,0.4), ( (1) ,μ0 ) = 1.5237
任选一种无约束极小化算法，可解得F(X, μ0)的
问题转化为：
minF(x)
min() = 12 + 222 + 21
..
(3-98)
基本原理
F(x)的等价表达式：
F(x,μ)=x+μ[max(0,-0+2)]²
其中，μ是一个充分大的正数。记
α(x)=[max(0,-x+2)]²
(3-98)
(3-99)
通常将μα(x)称之为罚函数，记为
点正是X=2
解题步骤
一般情况下：
设原问题为
minf(x)
(3-100)
s.t. gi(x)≤0,i=1,2,…,m (3-101)
hj(x)=0,j=1,2,…,l (3-102)
则可以构造无约束极小化问题：
minF(x,μ)=f(x)+μα(x) (3-103)

最优化方法 第三章(罚函数法)

最优化方法 第三章(罚函数法)

这种惩罚策略，对于在无约束的求解过程中企图违反约
束的迭代点给予很大的目标函数值，迫使无约束问题的 极小点或者无限地向可行域D靠近，或者一直保持在可 行域D内移动，直到收敛到原来约束最优化问题的极小 点。
不改变可行域局部极小值，可以将 约束域之外的局部极小值变大。
p ( x) 0, x D p ( x) 0, x D
k k
k 1
k 1
xk 1是F x, M k 1 的最优解.
k 1 k k 1 k 0 M k 1 M k p ( x ) p ( x ) p ( x ) p ( x )
M k 1 M k
(3) f ( x k 1 ) M k p( x k 1 ) F ( x k 1 , M k ) F ( x k , M k ) f ( x k ) M k p( x k )
gi ( x) gi ( x) max gi ( x), 0 = 罚函数p(x)的构造 2 m l p( x) (max gi ( x), 0) 2 h 2 j ( x)
i 1 j 1
(1) p(x)连续 (2) p( x) 0, x D (3) p( x) 0, x D
二、外点法 外点罚函数法算法步骤 1：给定初始点 x 0 ，初始罚因子M1 0 (可取M1 1 ), 精度 0, k : 1. 2：以 x k 1初始点，求解无约束优化问题
min F ( x, M k ) f ( x) M k p( x)
得到极小点 x* ( M k )，记为 x k ， 其中
p( x) (max gi ( x), 0) h 2 j ( x)
2 i 1 j 1 m l

罚函数法

罚函数法

No γk+1 = β γk
闸函数法： （续）
求初始内点： 1 x (1) , k 1, 转2 ； 2 令I k {i | g i ( x ( k ) ) 0}
(k ) 若 I , 则 x 为初始内点。 k 转 3 ； (k ) (k ) 否则，取j使g j ( x ) max{ g i ( x ) | i I k }

2 x
0
0
g ( x , ) 2 最优值(原问题)
3.闸函数法： （续）
定义 ( ) inf{ f ( x) B( x) | x S 0 } 有类似于罚函数法的理论结果： 定理： ( fg ), f , g连续，S 0 Φ , 最优解x S 0 则 1 min{ f ( x) | x S} inf{ ( ) | 0} lim ( )
(t ), (t )的典型取法： (t ) [max {0, t}] p (t ) | t | p
p为正整数。
当p 2时，称2次罚函数.(常用：因2次是最低次的光滑函数)
1.罚函数概念 （续）
Ex. min x s.t. x 2 0
2
( x 2) 2 , x 2 二次罚函数 : ( x) [max{ 0, x 2}] 0, x 2 如图 当 时, min 解析解 : 辅助函数 x ( x 2) 2 x 2 (4 1) x 4 , g ( x, ) f ( x) ( x) x ,x 2 4 1 当x 2时, g ( x, )的驻点x 2 2 故x 2 opt. 当x 2时, g ( x, )的最小值点~ x 2 x2 f ( x) ( x) f ( x ) x 2

罚函数法46732

罚函数法46732

§2 简单罚函数法（惩罚函数法）罚函数法包括简单罚函数法、内点罚函数法和乘子法。

罚函数法的思想是，通过构造适当的罚函数将约束优化问题转化为一系列无约束优化问题，然后用无约束优化问题的求解方法进行求解。

罚函数法又称为序列无约束极小化技术，简称为SUMT 法。

罚函数的不同构造思想将得到不同的罚函数法。

简单罚函数法是对不可行的点即外点进行惩罚，故又称为SUMT 外点法。

简单罚函数法是利用简单罚函数求解含一般约束的非线性规划问题min ().. ()0,1,, ()0,1,,i j f s t g i m h j p≤===x x x "" (CNP1) 的方法，其中(),(),1,,,(),1,,i j f g i m h j p ==x x x ""是连续函数。

记()max{0,()},1,,i i g g i m +==x x "(), 1,,()|()|, 1,,i i m i g i m c h i m m p +−⎧=⎪=⎨=++⎪⎩x x x""，1()((),,())Tm p c c +=c x x x " 则(CNP1)的可行域{|()0}nS R =∈=x c x 。

2.1 简单罚函数对(CNP1)的可行域{|()0}nS R =∈=x c x ，构造关于()c x 的连续函数0, ()0()(())0, ()0, :()l p p l c ==⎧⎪>≠⎨⎪→+∞∃→+∞⎩c x x c x c x x 则()p x 是对x 的不可行性的一种度量，并且()0p S =⇔∈x x 。

我们称(,)()()F M f Mp =+x x x 为简单罚函数，其中0M >为罚因子。

例如，111()())|()|max{0,()}()m p pm i i j i i j p c g h ααααα+======+∑∑∑x c x x x x ，其中1α≥，则11(,)()max{0,()}()p m i j i j F M f M g h αα==⎡⎤=++⎢⎥⎣⎦∑∑x x x x (2.1)或1()()max ()max{max{0,()},1,,,(),1,,}i i j i m pp c g i m h j p ∞≤≤+=====x c x x x x ""，则(,)()max{max{0,()},1,,,(),1,,}i j F M f M g i m h j p =+==x x x x ""为求解(CNP1)，我们考虑无约束优化问题：min (,)F M xx (UNP)M记(UNP)M 的最优解为()M x 。

罚函数法

罚函数法

外罚函数法算法
Step1: 给出 x0 ∈ Rn (可是不可行点)， > 0(ε =10−4 ) ε 罚因子 σ1(σ1 =1) , 放大系数 C(C =10) , k =1. Step2: 以 xk−1 为初始点求无约束问题： ~ m P( x,σk ) = f ( x) +σk P( x) 得 xk = x(σk ). in ~ Step3: 若 σk P(xk ) < ε , 则 x* = xk ,停； 否则转step4 Step4: 令 σk+1 = Cσk , k = k +1, 转step2.
Q f (xk ) ≤ P(xk ,σk ) ≤ f x
设其极限为 f . ∴ { f (xk )} 亦为单调有界序列， ~ ∴ lim σk P(xk ) = lim [P(xk ,σk ) − f (xk )] = p0 − f 0 k→+∞ k→+∞ ~ Q σk →+∞ ∴ lim P(xk ) = 0 k→+∞ ~ ~ ~ 且 P(x) 连续； P(~) = 0 即 ~ 为可行解 x ∴ x Q x →x
0
( )
*
Q x 为最优解；∴ f x* ≤ f (~) x ~, f (x) 连续； f (~) = lim f (x ) ≤ f (x* ) ∴ x Q xk → x k k→+∞ * ~) 即 ~ 为(3)的整体最优解． ∴ f x = f (x x
k *
( )
( )
外罚函数法评价
(1) 如果有了求解无约束问题的好算法，利用 外罚函数法求解约束问题很方便． (2) 每个近似解 x(σk ) 往往不是可行解，这是某 些实际问题所无法接受的． 内罚函数法可以解决． (3) 由收敛性定理 σk 取越大越好， σk 越大将 而 造成增广目标函数 P( x,σ ) 的Hesse阵条件数越 大，趋于病态，给无约束问题求解增加很大困 难，甚至无法求解．乘子法可解决这个问题．

惩罚函数法简介

惩罚函数法简介

惩罚函数法简介罚函数法它将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问题：其中M为足够大的正数，起"惩罚"作用，称之为罚因子，F(x,M)称为罚函数。

定理对于某个确定的正数M,若罚函数F(x,M)的最优解x*满足有约束最优化问题的约束条件，则x*是该问题的最优解。

序列无约束最小化方法罚函数法在理论上是可行的，在实际计算中的缺点是罚因子M的取值难于把握，太小起不到惩罚作用；太大则由于误差的影响会导致错误。

改进这些缺点，可根据上述定理加以改进，先取较小的正数M，求出F(x,M)的最优解x*。

当x*不满足有约束最优化问题的约束条件时，放大M(例如乘以10)重复进行，直到x*满足有约束最优化问题的约束条件时为止。

种类传统的罚函数法一般分为外部罚函数法和内部罚函数法。

外部罚函数法是从非可行解出发逐渐移动到可行区域的方法。

内部罚函数法也称为障碍罚函数法，这种方法是在可行域内部进行搜索，约束边界起到类似围墙的作用，如果当前解远离约束边界时，则罚函数值是非常小的，否则罚函数值接近无穷大的方法。

由于进化计算中通常采用外部罚函数法，因此本文主要介绍外部罚函数法。

在进化计算中，研究者选择外部罚函数法的原因主要是该方法不需要提供初始可行解。

需要提供初始可行解则是内部罚函数法的主要缺点。

由于进化算法应用到实际问题中可能存在搜索可行解就是NP难问题，因此这个缺点是非常致命的。

外部罚函数的一般形式为B(x)=f(x)+[∑riGi+∑cjHj]其中B(x)是优化过程中新的目标函数，Gi和Hj分别是约束条件gi(x)和hj(x)的函数，ri和cj是常数，称为罚因子。

Gi和Hj最常见的形式是Gi=max[0,gi(x)]aHj=|hj(x)|b其中a和b一般是1或者2。

理想的情况下，罚因子应该尽量小，但是如果罚因子低于最小值时可能会产生非可行解是最优解的情况（称为最小罚因子规则）。

这是由于如果罚因子过大或者过小都会对进化算法求解问题产生困难。

0422 罚函数法

0422 罚函数法

Page 17
所以
1 r x r r
令 r 0 有：
x( r ) x 1, 0
*
T
则最优解及最优值分别为：
x 1, 0
* T
8 , f . 3
*
3. 算法实现
Page 18
Step1: 给出 x 0 R n (要求是可行点)， 0 104 罚因子 r1 r1 10 , 缩小系数 c 0.1 , 令 k 1. Step2: 以 x k 1 为初始点求无约束问题：
2 2 min f x x1 x2
Page 7
s.t
解：作辅助函数
x1 1 0
2 1 2 2 2
F x, x x max 0, x1 1
2 2 x x x1 1 0 1 2 即：F x , 2 2 2 x1 1 0 x1 x2 x1 1 x1 1 因此： F 2 x1 x1 2 x1 2 x1 1 x1 1 F 2 x2 x2
i 1 j 1
0 是很大的正数．
P ( x ) 0, F ( x , ) f ( x ). 当 x是可行点时， 分析： 当 x不是可行点时， P x 0, 又因 是大正数．
故此 x 很难成为 F x， 的极小点. 因此，按上策略 得到的 F x, 的极小点应充分靠近可行域，逐渐
“围墙”，当迭代点靠近边界时，目标函数值陡然增大,
这相当于对它进行惩罚，从而阻止迭代点穿越边界，
这样就可以把最优解“挡”在可行域内了．
注意： 内点法只适合于不等式约束问题，并且要求 可行域的内点集非空．

罚函数课件

罚函数课件

CHAPTER
06
罚函数的未来发展与研究方向
罚函数的改进与优化
动态调整罚因子
根据问题的复杂性和数据特性，动态调整罚因子的大小，以获得 更好的优化效果。
多目标优化罚函数
将多目标优化问题转化为单目标优化问题，通过设计合理的罚函 数，实现多个目标的平衡优化。
引入机器学习算法
利用机器学习算法对罚函数进行训练和优化，提高罚函数对复杂 问题的适应性。
02
在机器学习中，罚函数常用于解决模型的过拟合问题。通过在损失函数中加入 正则化项（即惩罚项），使得模型在训练过程中不仅要最小化损失函数，还要 尽量满足某些正则化条件（如参数的范数约束）。
03
常见的正则化项包括L1正则化、L2正则化以及弹性网正则化等。这些正则化项 在模型训练过程中起着重要的角色，能够有效地防止过拟合，提高模型的泛化 能力。
罚函数在深度学习中的实现方式
软阈值化
在优化过程中，将权重向量的元素值与阈值进行比较，将 超过阈值的元素置为零，实现L1正则化。
权重衰减项
在损失函数中添加权重衰减项，使得权重向量的平方和变 小，实现L2正则化。
自定义罚函数
根据具体问题定义自己的罚函数，并在损失函数中添加该 罚函数项，以实现特定的正则化效果。
系数估计
Ridge回归使用L2范数作为 惩罚项，对系数进行估计， 能够得到更平滑、更稳定的 模型。
模型选择
Ridge回归在选择模型时， 通常需要预先设定一个阈值 或交叉验证来确定惩罚参数 的大小。
L1与L2罚函数的比较
稀疏性
Lasso回归具有稀疏性，能够自动选 择重要变量，而Ridge回归则不具备 这一特性。
罚函数与其他算法的结合
与进化算法结合

07第三章罚函数法及改进算法

07第三章罚函数法及改进算法

P1(x) f (x) 其中 0 是罚因子。如果
C(
)
(x) 1
则在二阶充分条件 dTW d 0 ， d 0 ， A T d 0
的假定下可证 x 是 L1 罚函数的局部严格极小点。所以 L1 罚函数也常称为 L1 精确罚函数。同理， L 罚函数 P1(x) f (x) C( ) (x) 也是精确罚函数。
乘子罚函数法 内外罚函数法的缺点是需要罚因子趋于无穷大才能使求解罚函数的极
小和求解原向题等价。乘子罚函数法具有不要求初始点为严格内点，甚至
31
燕山大学理学硕士毕业论文
不要求其为可行点的特点，它利用近似 Lagrange 乘子，求其近似解，并且 逼近最优解，而不需要无穷大的罚因子，因此对它的研究有重要的理论和 实用价值。
特别有
L(xk 1, k ) k ) L(xk , k ) ，
由此可证得(3-21)。
L(xk 1, k ) L(xk , k ) 。
因为 xk 和 xk 1 分别使 L(x, k ) 和 L(x, k 1) 取极小，所以有 f (xk 1) kQ(xk 1) f (xk ) k Q(xk )
f (xk ) k 1Q(xk ) f (xk 1 ) k 1Q(xk 1 )
步 3 若 kQ(x) ，则 xk 就是所要求的最优解，停止；否则转下一
步。
步 4 置 k 1 c k ； k k 1，转步 2。 由罚项的特点，当 k 趋向于无穷时，随着 k 的不断增大，对每个不可
33
燕山大学理学硕士毕业论文
行点的惩罚 kQ(x) 也不断增大并趋向于无穷。因此，在对应于 k的无约束 极小化问题的最优解 xk 处， kQ(x) 的值应不断减小，从而保证 x k逐步趋于 可行并最终达到问题(3-12)-(3-14)的最优解。由Q(x) ， L(x, k) 的定义及极 小点的含义，我们很容易证明下列结论。

罚函数法

罚函数法
x ∂ 2φ ' ∂ (∂y x ) 2

就是Hesse矩阵，这时大于零（或小于零）与Hesse的正 矩阵，这时大于零（或小于零） 就是 矩阵 的正 或负定）是一致的， 定（或负定）是一致的，二者都可作为判定泛函数极值的 充分条件。 充分条件。
式中： 式中：x(t)---m维状态函数向量； w(t)---r维决策函数向量； f---微分形式状态方程； t---时间变量； t0---初始时刻； tf---终止时刻。
目标函数随状态变量和决策变量的不同而 不同，也就是说目标函数是函数都是函数。在 不同，也就是说目标函数是函数都是函数。 数学上，这种函数称为泛函， 数学上，这种函数称为泛函，求泛值的问题称 为变分问题。 为变分问题。 因此， 因此，连续系统的最优化问题就是一个变 分问题。 分问题。由于求泛函的极小问题也是一种极值 问题。 问题。 对于无约束问题， 对于无约束问题，根据极值存在的充分必 要条件求极值；对于有约束的最优化问题， 要条件求极值；对于有约束的最优化问题，则 先利用拉格朗日函数或罚函数， 先利用拉格朗日函数或罚函数，将其转化成无 约束最优化问题后再求解。 约束最优化问题后再求解。
动态系统参数的最优化又称连续系统最优化，因 为优化问题的解是t的连续函数。 动态参数优化问题的一般模型：
min J = min{
∫
tf
t0
F [ x ( t ), w ( t ), t ] dt + s [ x ( t f ), t f ]}
dx ( t ) s .t . = f [ x ( t ), w ( t ), t ] dt g [ x ( t ), w ( t ), t ] ≥ 0 c [ x ( t ), w ( t ), t ] = 0 初始条件： x (t 0 ) = x 0

约束优化-惩罚函数法

约束优化-惩罚函数法


( p) 1
,r
( p) 2
f x r G g x r H h x
( p) 1 m j 1 j ( p) 2 l k 1 k
的无约束最优化问题。
min x, r1( p ) , r2( p ) f x r1( p ) G g j x r2( p ) H hk x
k 1 l


对于每次迭代的 M ( p )，都可以求得相应的惩 罚函数最小 值和最优解X ( M ( p ) )。
当M为足够大的值时，惩罚 函数最小值将收敛于一 个有 限的极限值 *，且满足hk ( x) 0，而序列｛X ( M ( p ) )｝将 收敛于某一点X *。 *即为原问题f ( x)在等式约束hk ( x) 0 条件下的最小值， X *即为原问题的最优解。 即： lim M ( p ) lim M
2 另外，惩罚项形式 M h ( x ) k k 不是唯一的， k 1 l


任何仅仅当约束条件得 到满足时才等于零的 非负函数都可以当作惩 罚项，可以根据具体情 况选择。
四、惩罚函数法
将约束最优化问题 min f x f x1 , x2 , , xn s.t. g j x g j x1 , x2 , , xn 0 hk x hk x1 , x2 , , xn 0 转化为形如： min x, r ( j 1,2, , m) (k 1,2, , l )
为便于在计算机上用直 接寻优的方法进行迭代 计算， 可以构造一个新的函数 ： F F Z x i 1 k 1 i k
n l 2 l F 2 x hk ( x) i 1 k 1 i n 2 2

最优化方法之罚函数法讲解

最优化方法之罚函数法讲解
最优化方法之罚函数法讲解
contents
目录
• 引言 • 罚函数法基本原理 • 经典罚函数法介绍 • 改进型罚函数法探讨 • 数值实验与案例分析 • 结论与展望
01 引言
最优化问题概述
01
02
03
最优化问题的定义
最优化问题是在一定条件 下，寻找一组参数值，使 得某个或某些目标函数达 到最优的问题。
混合罚函数法
• 基本思想：混合罚函数法结合了外点罚函数法和内点罚函数法的特点，通过同时构造包含原目标函数、等式约 束和不等式约束的辅助函数，将约束问题转化为无约束问题进行求解。
• 辅助函数构造：混合罚函数法的辅助函数通常包括原目标函数、等式约束的二次惩罚项以及不等式约束的对数 障碍项。其中，二次惩罚项用于处理等式约束，对数障碍项用于处理不等式约束。
内点罚函数法
• 基本思想：与外点罚函数法类似，内点罚函数法也是通过构造辅助函数将约束问题转化为无约束问题。不同之 处在于，内点罚函数法要求迭代点始终保持在可行域内部，并在可行域边界上对原目标函数进行惩罚。
• 辅助函数构造：内点罚函数法的辅助函数通常取为原目标函数加上一个障碍项，该障碍项在可行域内部为零， 在可行域边界上取正值，且随着接近边界程度的增加而趋于无穷大。
• 迭代过程：从满足所有约束条件的一个点出发（通常通过其他方法获得），通过求解无约束问题的极小化序列 来逼近原问题的最优解。在迭代过程中，根据当前点违反约束的情况动态调整惩罚因子和障碍参数，以保证算 法的稳定性和收敛性。
• 优缺点：混合罚函数法能够同时处理等式和不等式约束，具有较广泛的适用性。然而，由于需要同时考虑多种 类型的约束和惩罚项，算法的复杂性和计算量相对较大。此外，惩罚因子和障碍参数的选择对算法效果也有一 定影响。

罚函数法求解技巧

罚函数法求解技巧

罚函数法求解技巧罚函数法（也称为约束罚函数法）是一种通过在优化问题中引入罚函数来处理约束条件的方法。

它将约束条件转化为目标函数的一部分，通过调整罚函数的系数来平衡目标函数的优化和约束条件的满足。

罚函数法的基本思想是将原始优化问题转化为无约束优化问题。

具体步骤如下：1. 将原始问题的约束条件表示为等式或不等式形式。

例如，如果存在等式约束f(x) = 0 和不等式约束g(x) ≤0，则可以将原始优化问题表示为：min f(x)s.t. g(x) ≤ 02. 引入罚函数，将约束条件转化为目标函数的一部分。

罚函数的形式可以有多种选择，常用的有线性罚函数和二次罚函数。

线性罚函数的形式如下：min f(x) + κh(x)s.t. g(x) ≤ 0其中，h(x)表示约束条件的惩罚项，κ是罚函数的系数。

3. 将原始优化问题转化为无约束优化问题。

通过调整罚函数的系数κ，可以平衡目标函数的优化和约束条件的满足。

一般来说，较小的κ会更加侧重于满足约束条件，而较大的κ则更加强调目标函数的优化。

4. 使用无约束优化算法求解转化后的无约束优化问题。

根据具体情况选择适当的优化算法，例如牛顿法、梯度下降法等，来求解转化后的无约束优化问题。

5. 根据优化结果得到原始优化问题的解。

根据转化后的无约束优化问题的解，可以得到对应的原始问题的解。

罚函数法的求解技巧包括以下几个方面：1. 罚函数的选择：罚函数的选择应该考虑到约束条件的性质和目标函数的特点。

例如，如果约束条件是线性的，可以选择线性罚函数；如果约束条件是非线性的，可以选择二次罚函数。

此外，罚函数的形式也可以根据具体问题进行调整，例如引入松弛变量等。

2. 罚函数系数的调整：罚函数的系数κ可以通过试验来确定。

一般而言，初步确定一个较小的值，然后逐步增加，直到找到适当的取值为止。

一般来说，较小的κ会更注重约束条件的满足，较大的κ则更注重目标函数的优化。

3. 初始点的选择：初始点的选择对罚函数法的收敛性和求解效率有一定的影响。

惩罚函数法算法

惩罚函数法算法

x L(x, k , v k ) f (xk ) v (jk ) k h j (xk ) h j (xk ) 0
j 1
l
v(jk 1) v(jk ) k h j (xk ), j 1, 2,
,l
转化求解法（二）：增广乘子法
等式约束下的增广乘子法 Step1 选取初始数据。给定初始点 x 0 ，初始乘子 λ1 ，初始罚因子 1 0 ，放 大系数 1 ，允许误差 0 ，参数 (0, 1)，令 k 1 。
利用序列无约束极小化方法（SUMT）
min G(x, rk ) f (x) rk B(x) s.t. x int S
转化求解法（一）：罚函数法
内罚函数法
Step1 选取初始数据。给定初始点 x0 int S ，初始参数
(0,1)
允许误差
0 ，令 k 1
1 0 ，缩小系数
,m ,l
(1)
其中
f (x) ，gi (x)(i 1, 2,
, m) 和 h j (x)( j 1, 2,
, l)
都是定义在
min s.t.
R n 上的实值函数。记问题（1）的可行域为 S
,m ,l
。
f ( x) gi (x) 0, i 1, 2, h j (x) 0, j 1, 2,
基本是想
把罚函数与Lagrange函数结合起来，构造出更合适的新目标函数， 使得在罚因子适当大的情况下，借助于Lagrange乘子就能逐步达 到原约束问题的最优解。 由于这种方法要借助于Lagrange乘子的迭代进行求解 而又区别于经典的Lagrange乘子法，故称为广义乘子法。

惩罚函数法

惩罚函数法
x∈ R n j =1 m
得到极小点为 x * (λ k )，记为 x k +1 .
step 3 ： , 如果 x * ( λ k ) ∈ D ,即 g j ( x * (λ k )) ≥ ε（j = 1,2,L , m ） 就是问题（ 的最优解， 则 x * (λ k） 就是问题（ A）：min f ( x ) 的最优解， stop;
if x ≥ 2 if x < 2
dϕ k ( x ) 可得： 由 = 0 可得： dx 2 （x − 1） 2λ k ( x − 2) = 0 +
1 + 2λ k 所以 x = x ( λ k ) = ∉D 1 + λk
k *
的最优解。 这就是对于固定的 λ k，问题 min ϕ k ( x )的最优解。
x∈ D
否则转 step 4.
step 4 ： 给定 λ k +1 > λ k（可取 λ k + 1 = αλ k 这里 α > 1 为惩罚 因子的放大系数） 因子的放大系数）, k := k + 1, 转 step 2.
（4）应注意的问题
(a) 在step 2中， 可用无约束优化问题的 算法求解 min ϕ k ( x ) = f ( x ) + λ k p( x ) n
( 3) 算法分析
考虑如下优化问题： 考虑如下优化问题： min f ( x ) s .t . g i ( x ) ≥ 0 , i = 1,L，m
转化为无约束优化问题 : minψ k ( x ) = f ( x ) + µ k q( x )
x∈ R n
µ1 > µ2 > L > µk ↓ 0

数值最优化方法-罚函数方法

数值最优化方法-罚函数方法
由上面的引理， P ( xk , k ) 单调上升，并且根据上面的 P( xk , k ) p0 。 式子 P ( x , ) 有上界，所以，
k k
根据引理，我们还知道 f ( xk ) 单调增加，并且
f ( x k ) P ( x k , k ) f ( x * )
（4.1.3）
惩罚项所具有的性质应该怎么样呢？ 怎么取呢？
想一想 有没有其他形式的惩罚项。
6
一般约束优化问题
min f ( x ) s.t. ci ( x) 0
ci ( x) 0 i I l 1,2,, m
i E 1,2, , l
怎么构造罚函数？
~ P x, f ( x) P x l m ~ P x ci ( x ) min0, ci ( x )
得到 以 xk 为 近 似 最 优 解 ， 停 止 。 否 则 ， 令
~ minP x, k f ( x) k P x
k 1 c k , k k 1 ，转 Step 2。
那么这类方法是否能收敛呢？？
13
~ minP x, k f ( x) k P x
2 2 min f x1 , x2 x1 x2 s.t. x1 x 2 2 0
其中的 表示很大的正数。
2 2 P x1 , x 2 , x1 x 2 x1 x 2 2


2
2 x1 x 2 2 1
当 时， x1 x 2 1 即无约束优化问题最优解的极限为原问题的解。
14
证明 (1)因为 xk 是 P ( x , k ) 的极小点，且 k 1 k ，故

罚函数课件

罚函数课件
详细描述
在线性回归中，L2罚函数将模型参数的平方和作为惩罚项加入到损失函数中。通 过调整惩罚项的系数，可以控制模型复杂度。较小的系数会导致模型复杂度较高 ，容易过拟合；较大的系数则会使模型复杂度降低，提高泛化能力。
支持向量机中的L1罚函数
总结词
L1罚函数，也称为Lasso回归，通过对模型参数施加L1惩罚项，实现特征选择和稀疏表示。
02
罚函数通过对不满足约束条件的解进行惩罚，使得在优化过程中，不满足约束条 件的解逐渐被淘汰，最终得到满足所有约束条件的优化解。
罚函数的分类
根据罚因子是否可调，罚函数可以分为固定罚因子罚函数和 可调罚因子罚函数。固定罚因子罚函数中，罚因子是固定的 ，不可调整；而可调罚因子罚函数中，罚因子可以根据具体 情况进行调整。
Chapter
梯度下降法的基本概念
梯度下降法是一种优化算法，通过迭代地沿着函数梯度 的负方向寻找最小值，从而找到全局最优解。
在机器学习中，梯度下降法常用于训练模型参数，使得 损失函数达到最小值。
梯度下降法的核心是计算损失函数的梯度，并根据梯度 的信息更新模型参数。
梯度下降法的优缺点
优点
简单易行，适用于大规模数据集 ，能够快速收敛到局部最小值。
L1和L2罚函数的比较
01
差异
L1罚函数和L2罚函数的主要差异在于惩罚项的形式不同，L1罚函数对
绝对值进行惩罚，而L2罚函数对平方进行惩罚。此外，L1罚函数会产
生稀疏解，而L2罚函数不会。
02
适用场景
L1罚函数适用于特征选择和稀疏性要求较高的场景，例如变量众多且大
部分无用的回归问题。L2罚函数适用于需要正则化来减少过拟合的场景
在机器学习中，罚函数常用于正则化 ，通过在损失函数中增加对模型复杂 度的惩罚项，以防止过拟合。

罚函数法(SUMT法)

罚函数法(SUMT法)

线性规划3-6
一.外点法迭代原理
(NP) min f (X )
( X , M ) f ( X ) M [min(0, gi ( X ))]2
设min( X , M )的最优解为 X (M ) XRn
s.t. gi ( X ) 0
i 1,2, , m
20 若 X (M ) D, 当M很大时， X *(M)也会相当靠近
设min( X , M )的最优解为 X (M ) XRn
s.t. gi ( X ) 0
i 1,2, , m
20 若 X (M ) D, 当M很大时， X *(M)也会相当靠近
(NP) 可行域D的边界，是(NP)的最优解X *的近似解
证明： X ( M ) D, 至少存在 i0 使 gi0 (X(M)) 0
D
g2(X ) 0
g1( X ) 0
X (k)(Mk )
X
x1
线性规划3-6
一.外点法迭代原理
(NP) min f (X )
s.t. gi ( X ) 0
i 1,2, , m
( NP) min f (X )
s.t
.
gi hj
( (
X X
) )
0, 0,
i j
1, 2,L 1, 2,L
m
构造罚函数： ( X , M ) f ( X ) M [min( 0, gi ( X ))]2
罚函数的特点：
罚因子 i1 惩罚项
f (X ),
XD
(X , M) f (X) + 很大的正数, X D
( NP) 求解 min( X , M ) 设其最优解为 X*(M)， XRn
研究 X*(M) 与(NP)的最优解 X* 之间的关系
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第3章 罚函数法及改进算法3.1 引言罚函数法是解决约束优化问题的重要方法，它的基本思想是用无约束问题代替约束问题，因而无约束问题的目标函数必须是原来的目标函数与约束函数的某种组合，类似线性规划中的M 法求初始可行解，在原来的目标函数上加上由约束函数组成的一个“惩罚项”来迫使迭代点逼近可行域，所以称为罚函数法。

这样把约束问题转化成求解一系列的无约束极小点，通过有关的无约束问题来研究约束极值问题，从而使问题变的简单。

许多非线性约束优化方法都要用罚函数作为评价函数来评价一个点的好坏，这在选择新点确定步长等方面都起着重要的作用，不同的罚项对算法影响很大，根据罚项的不同可以分为以下几类：外罚函数法对于问题min ()f x (3-1).s t ()0i c x = 1,2,,;i m =⋅⋅⋅ (3-2)()0i c x ≥ 1,2,,;i m m n =++⋅⋅⋅ (3-3)其中:n f R R →为线性连续函数。

定义外罚函数为:(,)L x σ()()f x P x σ=+()()f x Q x σ=+ (3-4)()Q x =11()min{0,()}m ni i i i m c x c x βα==++∑∑ (3-5) 通常取==2αβ，这样定义的外罚函数法，当x 为可行点是，()0Q x =；当x 不是可行点时，()0Q x >。

而且x 离可行域越远()Q x 的值越大，它优点是允许从可行域的外部逐步逼近最优点，但其明显的缺点是它需要求解一系列无约束极小化问题，计算工作量很大，且由于其收敛速度仅是线性的，往往需要较长的时间才能找到问题的近似解，再考虑到实际中所使用的终止准则，若实现不当，则算法很难找到约束问题的一个较好可行解，从而不适用于那些要求严格可行性的问题。

内罚函数法它是针对不等式约束(3-1)(3-3)提出的，基本思想是在约束区域的边界筑起一道“墙”来，当迭代点靠近边界时，函数值陡然增大，于是最优点被挡在可行域内部，这样产生的点列k x 每个点都是可行点。

通常定义内罚函数为：1(,)()()B x f x B x σσ=+ (3-6)11()()m i i B x c x ==∑ (3-7) 要减弱()B x 的影响，故令σ逐渐增大。

内罚函数法的好处是每次迭代的点都是可行点，当迭代到一定阶段时，可以被接受为一个较好的近似最优解。

但是内点罚函数法要求初始点位于可行域的内部，除特殊情况外，确定这样一个初始点并非易事。

此外，由于内点罚函数不是处处有定义或不一定存在全局极小，故无约束最优化问题中的线性搜索方法不再适用，另外，当接近可行域边界时，内点罚函数法必须修正通常的线性搜索方法。

由于内点罚函数法不能处理等式约束，且寻求初始可行点的计算工作量往往太大。

因此，在实际中，为了求解一般的非线性约束优化问题，人们往往将内点罚函数法与外点罚函数法结合起来适用。

混合罚函数法混合罚函数法是针对问题(3-1)-(3-3)提出来的，当初始点0x 给定后，对等式约束和不被0x 满足的那些不等式约束用外罚函数法，而被0x 满足的那些不等式约束用内罚函数法。

通常定义混合罚函数为：111(,)()()()()i I i P x f x P x c x σσσ∈=++∑ (3-8)2221()()min{0,()}m i i i i I P x c x c x =∈=+∑∑ (3-9)1{()0,1,2,,}i I i c x i m m n =>=++ 2{()0,1,2,,}i I i c x i m m n =≤=++精确罚函数法 对于外点罚函数法和内点罚函数法来说，其工作量很大，收敛慢的主要原因是它们需要求解一系列的无约束优化问题，而导致相应罚函数的无约束极小化运算越来越难于精确执行，效率差则是因为需要罚因子趋于无穷大或零所带来的罚函数呈病态问题。

由此自然想到，能否设计出一种罚函数，使得只要令其中的罚参数取适当的有限值后，该罚函数的无约束极小点就恰好是原约束问题的最优解，从而克服外、内点罚函数法的缺点呢？通常称这样的罚函数为精确罚函数。

对问题(3-1)-(3-3)，定义()()()1()((),())T m C x c x c x ---=如下()()()i i c x c x -=，1,2,,i m =⋅⋅⋅()()min{0,()}i i c x c x -=，1,2,,i m m n =++⋅⋅⋅对于1L 罚函数()11()()()P x f x C x σ-=+ 其中0σ>是罚因子。

如果σλ*∞≥则在二阶充分条件0T d W d *>，0d ∀≠，0T A d *=的假定下可证x *是1L 罚函数的局部严格极小点。

所以1L 罚函数也常称为1L 精确罚函数。

同理，L ∞罚函数()1()()()P x f x C x σ-∞=+也是精确罚函数。

乘子罚函数法内外罚函数法的缺点是需要罚因子趋于无穷大才能使求解罚函数的极小和求解原向题等价。

乘子罚函数法具有不要求初始点为严格内点，甚至不要求其为可行点的特点，它利用近似Lagrange 乘子，求其近似解，并且逼近最优解，而不需要无穷大的罚因子，因此对它的研究有重要的理论和实用价值。

最早的乘子罚函数(又称为增广Lagrange 函数)是由Henstenes(1969)针对等式约束问题(3-1)(3-2)导出的，其形式为:2(,,)()()()2T P x f x c x c x σλσλ=-+ (3-10) 增广Lagrange 函数的另一种等价形式是在1969年由Powell 提出的，它提出对()i c x 进行平移，即用()i i c x θ-代替()i c x ，i θ是参数，这种平移的好处是不破坏()i c x ∇的方向，由此Powell(1969)得到罚函数:21(,,)()()(())2m T i ii P x f x c x c x σλσλθ==-+-∑ (3-11)如果定义i i λσθ=，则知式(3-10)与(3-11)只相差与x 无关的项212m i i σθ=∑，由于式(3-10)与(3-11)等价，故罚函数(3-10)也称为Henstenes-Powell 罚函数。

我们看到通常都是用二次罚函数作为罚项，因此称之为二次罚函数乘子法。

然而，它的缺点是容易引起罚因子过大，造成罚函数的Hesse 矩阵严重病态。

许多非线性约束优化方法都要用某个罚函数作为评价函数来评价一个点的好坏，这在选择新点确定步长等方面都起着重要的作用，因此对不同罚项的研究具有重要的理论和实际价值。

近年来，许多研究者试图通过改变罚项构造出新的罚函数，有效地避免罚因子过大引起的罚函数的Hesse 矩阵严重病态的情况。

3.2 优化中的罚函数法对一般约束最优化问题min ()f x (3-12).s t ()0i c x = 1,2,,;i m =⋅⋅⋅(3-13) ()0i c x ≥ 1,2,,;i m m n=++⋅⋅⋅ (3-14) 定义1 称(,)k L x σ()()k f x P x σ=+()()k f x Q x σ=+ (3-15)为问题(3-12)-(3-14)的优化罚函数，0σ>为罚因子，其中罚项11()[(())]{(min[0,()])}m ni i i i m Q x q c x q c x ==+=+∑∑ (3-16) ()q t 其中t R ∈且满足如下性质：(1) ()q t 在R 中连续可微且为对称凸函数；(2) 对∀t R ∈，()0q t ≥；当且仅当0t =时，()0q t =；(3) lim ()t q t →+∞=+∞，lim ()t q t →-∞=-∞。

若定义~()()min[0,()]i i i c x c x c x ⎧=⎨⎩ 1,2,,1,2,,i m i m m n ==++ 则x 是可行点当且仅当()0i c x =。

我们通过(,)k L x σ的极小点(其中k σ为一定值)，得到相应无约束极小点，序列{}k x 来逼近约束问题(3-12)-(3-14)的极小点*x 。

罚函数算法：步1 选定初始点为0x ；选取初始惩罚因子10σ>(可取11σ=)，惩罚因子的放大系数1c >(可取10c =)；置1k =。

步2 以1k x -为初始点，求解无约束问题min (,)n k x RL x σ∈， 其中(,)()()()()k k k L x f x P x f x Q x σσσ=+=+，设其极小点为k x 。

步3 若()k Q x σε<，则k x 就是所要求的最优解，停止；否则转下一步。

步4 置1k k c σσ+=；1k k =+，转步2。

由罚项的特点，当k 趋向于无穷时，随着k σ的不断增大，对每个不可行点的惩罚()k Q x σ也不断增大并趋向于无穷。

因此，在对应于k σ的无约束极小化问题的最优解k x 处，()k Q x σ的值应不断减小，从而保证k x 逐步趋于可行并最终达到问题(3-12)-(3-14)的最优解。

由()Q x ，(,)k L x σ的定义及极小点的含义，我们很容易证明下列结论。

引理1 给定0k σ>，k x 是(3-15)的解，则k x 也是约束问题min ()n x Rf x ∈ (3-17) .s t |()|i i c x μ≤ 1,2,,i n = (3-18) 的解，其中~|()|i i k c x μ=。

证明 由()q x 的性质知在(0,)+∞是增函数，且 ~~(|()|)(|()|)i i k q c x q c x ≥，又因为()q x 为对称函数，所以~~(|()|)(())i i k k q c x q c x =，~~(|()|)(())i i q c x q c x =，由此可得~~(())(())i i k q c x q c x ≥ 对任何x 满足式(3-18)，由k x 的定义，我们有~1()(())n i k i f x q c x σ=+∑~1()(())n i k k k i f x q c x σ=≥+∑ (3-19)所以~~1()()[(())(())]()n i i k k k k k i f x f x q c x q c x f x x σ=≥+-≥∑ (3-20)故知k x 是问题(3-17)-(3-18)的解。

证毕。

由以上引理可知，若取ε充分小，则当算法迭代结束时，k x 是问题(3-12)- (3-14)的近似解。

引理2 对于由算法所产生的序列{}k x 总有，11(,)(,)k k k k L x L x σσ++≥ (3-21)1()()k k Q x Q x +≤ (3-22)1()()k k f x f x +≥ (3-23)其中1k ≥。