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基于MATLAB的LBFGS优化算法实现

news 2025/10/29 9:42:04

一、LBFGS算法原理与数学模型

LBFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）是一种改进的拟牛顿法，通过存储最近m步的梯度差和变量差来近似Hessian矩阵逆，显著降低内存需求。其核心步骤包括：

搜索方向计算：利用双循环递归算法生成下降方向 $p k = - B k g k$
线搜索确定步长：采用强Wolfe条件确定最优步长 $α k$
变量更新：
Hessian近似更新：通过递推公式更新 Bk+1

数学表达式：

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其中请添加图片描述
，V为投影矩阵

二、MATLAB实现步骤

1. 基础实现（使用内置函数）

% 定义目标函数及梯度
fun = @(x) (x(1)-1).^2 + (x(2)-2).^4;  % 示例目标函数
grad = @(x) [2*(x(1)-1); 4*(x(2)-2).^3];% 设置优化选项
options = optimoptions('fminunc',...'Algorithm', 'quasi-newton',...'GradObj', 'on',...'Display', 'iter',...'MaxIter', 1000,...'TolFun', 1e-6);% 初始猜测
x0 = [0; 0];% 执行优化
[x_opt, fval, exitflag] = fminunc(fun, x0, options);

2. 自定义LBFGS实现（双循环递归）

function [x, f, g, out] = myLBFGS(fun, grad, x0, m, maxit, tol)% 初始化x = x0;[f, g] = fun(x);n = length(x);S = zeros(n,m); Y = zeros(n,m);rho = zeros(m,1);k = 0;% 主循环while norm(g) > tol && k < maxit% 计算搜索方向p = -getDirection(g, S, Y, rho);% 线搜索alpha = backtrackingLineSearch(fun, grad, x, p, g);% 更新变量x_new = x + alpha*p;[f_new, g_new] = fun(x_new);% 更新历史信息s = x_new - x;y = g_new - g;rho(end+1) = 1/(y'*s);S(:,end) = s;Y(:,end) = y;% 维护历史窗口if size(S,2) > mS(:,1) = [];Y(:,1) = [];rho(1) = [];endx = x_new;f = f_new;g = g_new;k = k+1;endout.iter = k;
endfunction p = getDirection(g, S, Y, rho)q = g;alpha = zeros(size(rho));for i = length(rho):-1:1alpha(i) = rho(i) * S(:,i)'*q;q = q - alpha(i)*Y(:,i);endr = (S(:,end)'*Y(:,end))/(Y(:,end)'*S(:,end)) * q;for i = 1:length(rho)beta = rho(i) * Y(:,i)'*r;r = r + S(:,i)*(alpha(i) - beta);endp = -r;
end

三、参数调优

参数	推荐范围	作用说明
`m`(内存步数)	5-20	平衡计算效率与近似精度
`TolFun`	1e-6~1e-8	函数值收敛阈值
`MaxIter`	1000-10000	防止无限循环
`LineSearch`	Wolfe条件	确保充分下降和曲率条件

优化示例：

% 自适应内存步长选择
m = min(20, floor(0.1*size(x0,2))); % 高精度收敛设置
options = optimoptions('fminunc',...'Algorithm', 'lbfgs',...'SpecifyObjectiveGradient', true,...'HessianApproximation', 'lbfgs',...'OptimalityTolerance', 1e-8);

四、性能优化

预处理加速：

% 变量缩放
x_scaled = (x - mean(x))/std(x);

并行计算：

% 使用parfor加速梯度计算
parfor i = 1:ngrad(i) = compute_gradient(x(i));
end

GPU加速：

x_gpu = gpuArray(x);
[x_opt, fval] = fminunc(@(x) gpuObjFun(x), x_gpu);

参考代码基于matlab的LBFGS优化算法 www.youwenfan.com/contentcsk/64465.html

五、应用案例：图像去模糊

1. 问题建模

请添加图片描述

其中A为模糊算子，b为观测图像

2. MATLAB实现

% 加载模糊图像
load('blurred_image.mat');
b = double(blurred_img);
[m,n] = size(b);% 定义目标函数
fun = @(x) 0.5*norm(A*x - b)^2 + lambda*norm(x,1);
grad = @(x) A'*(A*x - b) + lambda*sign(x);% 初始猜测
x0 = zeros(m,n);% 执行LBFGS优化
options = optimoptions('fminunc',...'Algorithm', 'lbfgs',...'GradObj', 'on',...'MaxIter', 500);
[x_recon, fval] = fminunc(fun, x0, options);% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(uint8(b)); title('模糊图像');
subplot(1,2,2); imshow(uint8(x_recon)); title('重建图像');