armijo搜索方法

资 源 简 介

armijo搜索方法

详 情 说 明

Armijo搜索是一种用于优化算法的线搜索方法，特别适用于梯度下降类算法。它的主要作用是确定一个合适的步长，使得目标函数在每次迭代时都能获得足够的下降量。

该方法的核心思想是在保证函数值有足够下降的同时，避免步长过小。Armijo条件规定了函数值下降需要满足的最小比例要求，这个比例与当前点的梯度以及搜索方向有关。

与精确线搜索相比，Armijo搜索计算量更小，实用性更强。它只需要满足一个相对宽松的条件，而不需要找到精确的最优步长。这使得算法整体效率更高，特别适合大规模优化问题。

在实际应用中，Armijo搜索通常与其他条件如Wolfe条件结合使用，以平衡收敛速度和计算复杂度。这种方法在机器学习、数值优化等领域有广泛应用。