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54. lbfgs


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54.1 Introdução a lbfgs

lbfgs é uma implementação do algoritmo[1] L-BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) para resolver problemas de minimização não limitada através de um algoritmo de memória limitada quasi-Newton (BFGS). Esse algoritmo é chamado de método de memória limitada porque uma aproximação de baixo ranque da inverso da matriz Hessiana é armazenado em lugar da inversa da matriz Hessiana completa. O programa foi escrito origináriamente em Fortran [2] por Jorge Nocedal, incorporando algumas funções originalmente escritas por Jorge J. Moré e David J. Thuente, e traduzidas para Lisp automaticamente através do programa f2cl. O pacote do Maxima lbfgs compreende o código traduzido e adicionalmente uma interface de função que gerencia alguns detallhes.

Referências:

[1] D. Liu and J. Nocedal. "On the limited memory BFGS method for large scale optimization". Mathematical Programming B 45:503-528 (1989)

[2] http://netlib.org/opt/lbfgs_um.shar


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54.2 Definições para lbfgs

Função: lbfgs (FOM, X, X0, epsilon, iprint)

Encontra uma solução aproximada da minimização não limitada de número de mérito FOM sobre a lista de variáveis X, começando a partir da estimativa inicial X0, tal que norm grad FOM < epsilon max(1, norm X).

O algoritmo aplicado é um algoritmo de memória limitada[1] quasi-Newton (BFGS). Esse algoritmo é chamado de método de memória limitada porque uma aproximação de baixo ranque da inverso da matriz Hessiana é armazenado em lugar da inversa da matriz Hessiana completa.

iprint controla as messaens de progresso mostradas através de lbfgs.

iprint[1]

iprint[1] controla a frequência das mensagens de progresso.

iprint[1] < 0

Nenhuma mensagem de progresso.

iprint[1] = 0

Messagens na primeira iteração e na última iteração.

iprint[1] > 0

Mostra uma mensagem a cada iprint[1] iterações.

iprint[2]

iprint[2] controla a quantidade de informações fornecidas pelas mensagens de progresso (verbosidade).

iprint[2] = 0

Mostra na tela o contador de iterações, o número de avaliações de FOM, o valor de FOM, a norma do gradiente de FOM, e o comprimento do salto.

iprint[2] = 1

O mesmo que iprint[2] = 0, adicionando X0 e o gradiente de FOM avaliado em X0.

iprint[2] = 2

O mesmo que iprint[2] = 1, adicionando valores de X a cada iteração.

iprint[2] = 3

O mesmo que iprint[2] = 2, adicionando o gradiente de FOM a cada iteração.

Veja também lbfgs_nfeval_max e lbfgs_ncorrections.

Referências:

[1] D. Liu and J. Nocedal. "On the limited memory BFGS method for large scale optimization". Mathematical Programming B 45:503-528 (1989)

Exemplo:

(%i1) load (lbfgs);
(%o1)   /usr/share/maxima/5.10.0cvs/share/lbfgs/lbfgs.mac
(%i2) FOM : '((1/length(X))*sum((F(X[i]) - Y[i])^2, i, 1, length(X)));
                               2
               sum((F(X ) - Y ) , i, 1, length(X))
                       i     i
(%o2)          -----------------------------------
                            length(X)
(%i3) X : [1, 2, 3, 4, 5];
(%o3)                    [1, 2, 3, 4, 5]
(%i4) Y : [0, 0.5, 1, 1.25, 1.5];
(%o4)                [0, 0.5, 1, 1.25, 1.5]
(%i5) F(x) := A/(1 + exp(-B*(x - C)));
                                   A
(%o5)            F(x) := ----------------------
                         1 + exp((- B) (x - C))
(%i6) ''FOM;
                A               2            A                2
(%o6) ((----------------- - 1.5)  + (----------------- - 1.25)
          - B (5 - C)                  - B (4 - C)
        %e            + 1            %e            + 1
            A             2            A               2
 + (----------------- - 1)  + (----------------- - 0.5)
      - B (3 - C)                - B (2 - C)
    %e            + 1          %e            + 1
             2
            A
 + --------------------)/5
      - B (1 - C)     2
   (%e            + 1)
(%i7) estimates : lbfgs (FOM, '[A, B, C], [1, 1, 1], 1e-4, [1, 0]);
*************************************************
  N=    3   NUMBER OF CORRECTIONS=25
       INITIAL VALUES
 F=  1.348738534246918D-01   GNORM=  2.000215531936760D-01
*************************************************

   I  NFN     FUNC                    GNORM                   STEPLENGTH

   1    3     1.177820636622582D-01   9.893138394953992D-02   8.554435968992371D-01  
   2    6     2.302653892214013D-02   1.180098521565904D-01   2.100000000000000D+01  
   3    8     1.496348495303005D-02   9.611201567691633D-02   5.257340567840707D-01  
   4    9     7.900460841091139D-03   1.325041647391314D-02   1.000000000000000D+00  
   5   10     7.314495451266917D-03   1.510670810312237D-02   1.000000000000000D+00  
   6   11     6.750147275936680D-03   1.914964958023047D-02   1.000000000000000D+00  
   7   12     5.850716021108205D-03   1.028089194579363D-02   1.000000000000000D+00  
   8   13     5.778664230657791D-03   3.676866074530332D-04   1.000000000000000D+00  
   9   14     5.777818823650782D-03   3.010740179797255D-04   1.000000000000000D+00  

 THE MINIMIZATION TERMINATED WITHOUT DETECTING ERRORS.
 IFLAG = 0
(%o7) [A = 1.461933911464101, B = 1.601593973254802, 
                                           C = 2.528933072164854]
(%i8) plot2d ([F(x), [discrete, X, Y]], [x, -1, 6]), ''estimates;
(%o8) 
Variãvel: lbfgs_nfeval_max

Valor por omissão: 100

Variãvel: lbfgs_ncorrections

Valor por omissão: 25


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