Mathematische
Methoden und Computereinsatz, Methode zur numerischen Lösung mehrdimensionaler
Optimierungsprobleme, also von Problemen der Form: minx Î n
f(x), mit n im Vektor x
zusammengefassten Optimierungsvariablen x1,...n.
Die Aufgabe besteht darin, ein lokales Minimum auf einer n-dimensionalen
Hyperfläche (Sattelfläche) zu finden, d.h. einen Vektor x*, für den der Gradient fx(x*) verschwindet. Das
Prinzip einer iterativen Struktur von numerischen Verfahren zur Lösung dieses
Problems besteht nun darin, ausgehend von einem Startpunkt x0
eine Suchrichtung s0 zu bestimmen und mit einer bestimmten
Schrittweite a den Startpunkt in diese Richtung zu
variieren, wobei sich a aus der Lösung des
Minimierungsproblems min f(x0 + as0) ergibt. Anschliessend
setzt man x1 = x0 + as0, sucht erneut eine
Suchrichtung usw. Die Suchrichtung muss dabei auf jeden Fall mit dem Gradienten
einen stumpfen Winkel, d.h. ein negatives Skalarprodukt bilden, um eine
Abstiegsrichtung zu sein und tatsächlich dem Minimum zuzustreben. Beim
Gauss-Seidel-Verfahren sucht man nun bei jeder Iteration abwechselnd in eine der
Koordinatenrichtungen: sk = (0,...,0,-sign(fx)j(xk), 0,...)T, sk+1 = (0,...,0,-sign(fx)j+1(xk+1), 0,...)T usw. Damit ist
automatisch die Bedingung des stumpfen Winkels erfüllt. Das
Gauss-Seidel-Verfahren hat den Vorteil, dass es ohne eine vollständige Berechnung
des Gradienten auskommt, sondern immer nur eine Komponente benötigt. Allerdings
leidet die Effizienz unter der erheblichen Anzahl an Iterationen.
Das freie Technik-Lexikon. Fundierte Informationen zu allen Fachgebieten der Ingenieurwissenschaften, für Wissenschaftler, Studenten, Praktiker & alle Interessierten. Professionell dargeboten und kostenlos zugängig.
TechniklexikonModernes Studium der Physik sollte allen zugängig gemacht werden.