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本文主要介绍能够在整个可行集上进行搜索的算法，如Melder-Mead 单纯形法、模拟退火算法、粒子群算法和遗传算法。这些算法得到的解可以作为梯度方法、牛顿法等迭代方法的“较好”的初始点。 1. 引言
全局意义上的搜索方法能够在整个可行集上开展搜索，以找到极小点。这些方法只需要计算函数目标值，不需要对目标函数进行求导。这类方法的适用面更加广阔，在某些情况下，这些方法产生的解可以作为如梯度方法、牛顿法等迭代方法的“较好”的初始点。
2. Melder-Mead 单纯形法
在此方法中引入了“单纯形”的概念，单纯形指的是在n维空间中选取n+1个点（ \mathbf{p_0}, \mathbf{p_1}, \cdots , \mathbf{p_n} ）所组成的几何形状，需要满足：
det=\begin{bmatrix} \mathbf{p_0} & \mathbf{p_1} & \cdots & \mathbf{p_n} \\ 1 & 1 & \cdots & 1 \\ \end{bmatrix}\neq 0
通俗来讲，这个条件要求在 \mathbb{R} 中，两个点不重合；在 \mathbb{R}^2 中，3个点不共线；在 \mathbb{R}^3 中，4个点不共面。也就是说，单纯形包围的n维空间具有有限的体积。
2.1 基本思想
针对 f( \mathbf{x}),\mathbf{x}\in \mathbb{R}^n 的最小化问题，首先需要选择n+1个点构成单纯形。具体选择方法为先选择初始点 \mathbf{x}^{(0)}=\mathbf{p_0} ，然后在按照如下方式产生其他点：
\mathbf{p}_i=\mathbf{p}_0+\lambda_i\mathbf{e}_i
其中 \mathbf{e}_i 为空间中的标准基， \lambda_i 为正数，按照优化问题的规模确定其大小。选择n+1个点之后就可以构成单纯形了。
单纯形确定之后就可以通过不断迭代，使得单纯形能够朝着函数的极小点收敛。对于函数最小化的优化问题而言，目标函数值最大的点将被另外的点代替，持续迭代之后，直到单纯形收敛到目标函数的极小点。
下面具体到二维问题来说明点的替换规则。
2.2 举例:二维问题
在二维问题中，我们需要选择3个点来构成单纯形，因为需要比较对应目标函数值的大小，所以需要对每个点对应的函数值进行排序。令 \mathbf{p}_l,\mathbf{p}_{nl},\mathbf{p}_s 分别表示对应函数值最大、次大和最小的点。
在n维为中计算最好的n个点(扣除了最差的点)的重心 \mathbf{p}_g ：
\mathbf{p}_g=\sum^{n-1}_{i=0}\frac{\mathbf{p}_i}{n}
在二维问题中，最好点和次好点的重心为：
\mathbf{p}_g=\frac{1}{2}(\mathbf{p}_{nl}+\mathbf{p}_s)
利用 \mathbf{p}_g 进行反射操作，反射系数 \rho>0 ，在 \mathbf{p}_g 方向上对最差点 \mathbf{p}_l 进行反射，得到反射点 \mathbf{p}_r ：
\mathbf{p}_r=\mathbf{p}_g+\rho(\mathbf{p}_g-\mathbf{p}_l)
然后根据 \mathbf{p}_r 的取值情况，再决定怎么取代最差点 \mathbf{p}_l 。
反射系数一般令 \rho=1 ,反射过程如图所示：
1）若 f(\mathbf{p}_s)<f(\mathbf{p}_r)<f(\mathbf{p}_{nl}) ：
反射出来的点对应的函数值小于原来次大的函数值，说明反射是成功的，则利用 \mathbf{p}_r 代替原来的 \mathbf{p}_l 。
2）若 f(\mathbf{p}_r)<f(\mathbf{p}_s) ：
反射出来的点都比原来的最小值的点都要小，说明反射的太成功了，说明反射的方向很好，此时尝试再延伸，看看会不会有更好的结果：
令 \mathbf{p}_e=\mathbf{p}_g+\chi (\mathbf{p}_r-\mathbf{p}_g) ,其中 \chi>1
- 如果 f(\mathbf{p}_e)<f_r ：延伸正确，用 \mathbf{p}_e 代替原来的 \mathbf{p}_l 。
- 如果 f_e \geq f_r ：延伸出来的点对应的函数值大于原来的，不能延伸了，直接用 \mathbf{p}_r 代替原来的 \mathbf{p}_l 。
3）若 f(\mathbf{p}_r)\geq f(\mathbf{p}_{nl}) ：
反射出来的点对应的函数值比原来次差的点要差，此时产生两种情况，一种是比原来最差的点要更差，另一种是介于次差点和最差点中间。
- 若 f(\mathbf{p}_{nl})\leq f(\mathbf{p}_r)< f(\mathbf{p}_l) :
进行外收缩，令 \mathbf{p}_c=\mathbf{p}_g+\gamma (\mathbf{p}_r-\mathbf{p}_g) ,其中 0<\gamma<1 。
- 若 f(\mathbf{p}_r)\geq f(\mathbf{p}_l) ：
反射出来的点成为了最差点，进行内收缩，令 \mathbf{p}_c=\mathbf{p}_g+\gamma (\mathbf{p}_l-\mathbf{p}_g)
接着要对 \mathbf{p}_c 进行判断:
- f_c\leq f_l ：说明收缩以后比原来来最差点对应的值要小了，即收缩成功，用 \mathbf{p}_c 代替 \mathbf{p}_l 。
- f_c>f_l ：说明收缩失败了，那就在原来的3个点中，只保留 \mathbf{p}_s , \mathbf{p}_s 与其它点距离减半：
进行这种压缩方式之后，在新的3个点中再进行上述的操作。
以上就是在二维问题中，Melder-Mead 单纯形法的搜索和迭代过程。
下图列举了一个利用Melder-Mead 单纯形法求救二元函数极小点的部分搜索过程：
3. 模拟退火算法
3.1 随机搜索
模拟退火法是一种随机搜索算法，随机搜索算法是一种能够在优化问题的可行集中随机采样，逐步完成搜索的方法。
\begin{aligned} maximize\ \ \ \ f(\mathbf{x}) \\ subject\ \ to\ \ \mathbf{x}\in\Omega\end{aligned}
随机搜索方法的一个基本假设为可以从可行集 \Omega 中进行随机采样。通常情况下，随机选择一个 \mathbf{x}^{(0)}\in \Omega ，并在 \mathbf{x}^{(0)} 附近在选择一个点作为下一个迭代点的备选。
设 \mathbf{x} 附近可选择备选点的集合为 N(\mathbf{x}) ，可以认为 N(\mathbf{x}) 为 \mathbf{x} 的一个“邻域”。
一种简单的随机搜索算法——朴素随机搜索算法如下所示：
1. 令 k:=0 ，选定初始点 \mathbf{x}^{(0)} \in \Omega
2. 从 N(\mathbf{x}^{(k)}) 随机选一个备选点 \mathbf{z}^{(k)}
3. 如果 f(\mathbf{z}^{(k)})<f(\mathbf{x}^{(k)}) ，则令 \mathbf{x}^{(k+1)}=\mathbf{z}^{(k)} ,否则令 \mathbf{x}^{(k+1)}=\mathbf{x}^{(k)}
4. 如果满足停止规则，就停止迭代
5. 令k:=k+1，返回第2步
3.2 模拟退火法
朴素随机搜索算法的主要问题是有可能会在局部极小点附近“卡住”。如 N(\mathbf{x}^{(0)}) 已经足够小了，如果 \mathbf{x}^{(0)} 为当前的局部最小点，那么算法就无法跳出 N(\mathbf{x}^{(0)}) 的范围，即陷入了局部最小的问题。
一种解决途径是保证“领域 N(\mathbf{x}^{(k)}) 足够大，但一旦搜索空间大了，搜索过程也会变慢，这也导致了寻找备选点的难度加大。
另一种方法是设置一种方法，让算法以一定概率接受比当前点要差的新点。这也是模拟退火的机制。
模拟退火算法：
1. 令k:=0，选定初始点 \mathbf{x}^{(0)} \in \Omega
2. 从 N(\mathbf{x}^{(k)}) 随机选一个备选点 \mathbf{z}^{(k)}
3. 设置一枚特殊的硬币，使其在一次抛投中出现正面的概率为 p(k,f(\mathbf{z}^{(k)}),f(\mathbf{x}^{(k)})) ，在一次抛头中，如果出现正面，则令 \mathbf{x}^{(k+1)}=\mathbf{z}^{(k)} ,否则 \mathbf{x}^{(k+1)}=\mathbf{x}^{(k)}
4. 如果满足停止规则，就停止迭代
5. 令k:=k+1，返回第2步
可以看出区别主要在算法第3步，这一步骤中，模拟退火法以一定概率选择选择备选点作为下一个迭代点，这一概率称为接受概率。
常用的接受概率为：
p(k,f(\mathbf{z}^{(k)}),f(\mathbf{x}^{(k)}))=min\{1,exp(-(f(\mathbf{z}^{(k)})-f(\mathbf{x}^{(k)}))/T_k)\}
exp表示指数函数， T_k 构成一组正数序列，称为温度进度表或冷却进度表。
如果 f(\mathbf{z}^{(k)})\leq f(\mathbf{x}^{(k)}) ，说明p=1，即始终 \mathbf{x}^{(k+1)}=\mathbf{z}^{(k)} ，因为备选点的函数值已经比原来的小了，所以理应作为迭代点。
如果 f(\mathbf{z}^{(k)})> f(\mathbf{x}^{(k)}) ，说明这个点不好，但仍有一定概率接受这个点，这个概率为：
exp(-\frac{f(\mathbf{z}^{(k)})-f(\mathbf{x}^{(k)})}{T_k})
并且 f(\mathbf{z}^{(k)}) 和 f(\mathbf{x}^{(k)}) 之间的差异越大，采用这个不好的点的概率就越小。类似的， T_k 越小，采用不好的点的概率也越小。
通常的做法是令 T_k 单调递减至0，即模仿冷却的过程，直观的理解也就是随着迭代次数k的增加，算法趋于更差点的可能性就越小。
模拟退火算法中的温度必须以可可控的方式递减，具体而言，冷却过程必须足够慢，有人给出了一个合适的冷却进度表：
T_k=\frac{\gamma}{log(k+2)}
其中， \gamma >0 为常数，需要根据具体问题上设置。（需要足够大，以保证能够跳出局部最小点附近的区域）。
4. 粒子群优化算法
粒子群算法与上述的随机搜索算法的一个主要区别是：在一次迭代中，粒子群优化算法并不是只更新单个迭代点 \mathbf{x}^{(k)} ，而是更新一群迭代点，称为群。
可以将群视为一个无需的群体，每个成员都在移动，旨在形成聚集，但移动方向是随机的。粒子群优化算法旨在模拟动物或昆虫的社会行为，如蜂群、鸟群和羚羊群的形成过程。
粒子群优化算法的基本过程为，首先随机产生一组数据点，为每一个点赋予一个速度，构成一个速度向量。点本身代表粒子所在的位置，每个点以指定的速度移动。接下来针对每个数据点计算对应的目标函数值，基于计算结果再产生一组新的数据点，赋予新的速度。
每个粒子都持续追踪其当前为止的最好位置pbest，程序也记录当前全局的最好位置gbest。
4.1 基本的粒子群优化算法
gbest版粒子群优化算法的简化版本，在每次迭代中，粒子的速度都朝着个体最好位置而和全局最好位置进行调整。
符号约定：
f:\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R} 为目标函数
d 表示群体的容量，共有d个粒子
\mathbf{x}_i\in \mathbb{R}^n 表示粒子i的位置，对应速度为 \mathbf{v}_i ， \mathbf{p}_i 表示粒子i的pbest， \mathbf{g} 表示gbest。
gbest版的粒子群优化算法：
1. 令k:=0，选定d个初始点 \mathbf{x}^{(0)}_i ，以及对应 \mathbf{v}^{(0)}_i ， \mathbf{p}^{(0)}_i=\mathbf{x}^{(0)}_i ， \mathbf{g}^{(0)}=arg\ min _{x\in\{\mathbf{x}^{(0)}_i\}}f(\mathbf{x}) 。
2. 对第i个粒子，随机产生两个n为向量 \mathbf{r}^{(k)}_i 和 \mathbf{s}^{(k)}_i ，并从(0,1)区间内抽取随机数w、c1和c2，用于计算下一次的速度向量：
\mathbf{v}^{(k+1)}_i=\omega \mathbf{v}^{(k)}_i+c_1\mathbf{r}^{(k)}_i\circ (\mathbf{p}^{(k)}_i-\mathbf{x}^{(0)}_i)+c_2 \mathbf{s}^{(k)}_i (\mathbf{g}^{(k)}_i-\mathbf{x}^{(k)}_i)
\mathbf{x}^{(k+1)}_i=\mathbf{x}^{(k)}_i+\mathbf{v}^{(k+1)}_i
3. 针对每个新的 \mathbf{x}^{(k+1)}_i ，查看它对应的函数值，判断并更新 \mathbf{p}^{(k+1)}_i
4. 针对所有 \mathbf{x}^{(k+1)}_i ，查看函数值并更新 \mathbf{g}^{(k+1)}
5. 如果满足停止条件就停止迭代，否则令k=k+1，并返回第2步。
上面 \circ 表示矩阵按元素相乘得到新的矩阵， \omega 表示惯性系数，建议取稍微小于1的值，参数c1和c2决定了粒子趋向于“好位置”的程度，表示来自“认知”和“社会”的影响因素，即粒子本身最好位置和全局最好位置的影响，建议取值 c_1=c_2\approx 2 。
4.2 粒子群算法优化的变种
粒子群算法提出以后，经过了不断地完善和修改。其中一种是收敛因子的粒子群优化算法，其更新速度的公式为：
\mathbf{v}^{(k+1)}_i=\kappa (\omega \mathbf{v}^{(k)}_i+c_1\mathbf{r}^{(k)}_i\circ (\mathbf{p}^{(k)}_i-\mathbf{x}^{(0)}_i)+c_2 \mathbf{s}^{(k)}_i (\mathbf{g}^{(k)}_i-\mathbf{x}^{(k)}_i))
其中 \kappa 为收敛系数：
\kappa =\frac{2}{|2-\phi -\sqrt{\phi^2-4\phi}|}
其中 \phi =c_1+c_2,\phi>4 ，收敛系数的作用在于加快收敛。
实际应用中往往希望速度能有一个上限 v_{max} ，之后公式里的速度更新为：
min\{v_{max},max\{-v_{max},v\}\}
5. 遗传算法
5.1 有关术语和定义
染色体和表达模式
遗传算法并不是直接针对约束集 \Omega 中点进行操作，而是对这些点进行编码后进行操作。
具体而言是将 \Omega 映射为一个字符串的集合，这些字符串是等长的，称为染色体。
每个染色体是从一个字符串集合中提取的，该集合称为字符表，如常用的二进制字符表{0,1}，此时染色体就是二进制字符串。
每个染色体对应一个目标函数值，称为染色体的适应度。
字符串的长度、字符表和编码方式统称为表达模式。
一定数量的染色体构成了初始种群 P(0) ，之后对齐进行交叉和变异操作，在经过k次迭代之后，计算整个种群的适应度，并按照如下两个步骤构造一个新的种群 P(k+1) 。
选择和进化步骤
选择——将表现好的染色体选择出来放到另一个地方
轮盘赌模式
选择的过程是将 P(k) 种群中生成 M(k) 种群，两个种群中的染色体数量相同，都为N，这意味表现好的染色体会被重复选入M(k)，每个染色体被选择的概率为：
\frac{f(\mathbf{x}^{(k)}_i)}{\sum f(\mathbf{x}^{(k)}_i)}
即个体的适应度与种群的适应度间的比值。
锦标赛模式：
从P(k)中随机选择两个染色体，比较他们的适应度，将表现好的放入M(k)中，不断进行这种操作，直到M(k)中的染色体数量为N。
进化——对M(k)中的染色体进行交叉和变异
交叉：从配对池M(k)中选择“父代”染色体，选择一个交叉点，交叉后生成“子代”，之后利用子代的染色体替代配对池中的染色体。
变异：从配对池中抽取染色体，并以一定概率随机改变其中的某个元素，产生变异。
5.2 遗产算法步骤
1. 令k:=0，产生一个初始种群P(0)
2. 评估P(k)，即计算种群中每个个体的适应度
3. 如果满足停止条件就停止
4. 从P(k)中选择M(k)
5. 进化M(k)，构成新的种群P(k+1)
6. 令k=k+1，返回到第2步
流程图如下所示：
在遗传算法的迭代过程中，持续追踪当前为止最好的染色体，即适应度最高的染色体。在一次迭代后，当前为止最好的染色体作为最优解的备选。实际上，甚至可以将其复制到新一代种群中。这是精英主义者的做法，这种精英主义的策略容易导致种群被“超级染色体”主导。但是，实际应用经验表明，精英主义的策略很多时候可以提高算法的性能。
遗传算法和其它优化算法有如下不同：
第一，不需要计算目标函数的导数（全局搜索的其他方法也有这个性质）。
第二，在每次迭代中，采用的是随机操作（与其他随机搜索方法是一致的）。
第三，每次迭代是利用一组点而不是一个点开展搜索（与粒子群优化算法相似）。
第四，对约束集进行编码，而不是直接在约束集本身上开展搜索。
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发表于 2022-7-28 14:17
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