L-BFGS-B局部极小化算法在Fortran中的使用简例
L-BFGS-B局部极小化算法在Fortran中的使用简例
A simple example of using L-BFGS-B local minimization algorithm in Fortran
文/Sobereva@北京科音2020-Mar-3
本文简要介绍一下L-BFGS-B局部极小化算法的常识，并通过实例介绍怎么在Fortran中使用这个方法解决实际问题。
1 相关知识
牛顿法是最重要的做多元函数局部极小化的算法之一，BFGS（Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm）是准牛顿法的一种实现，通过近似方式估计Hessian矩阵的逆矩阵而避免了牛顿法那样需要对其精确计算带来的不便和耗时。L-BFGS（limited-memory BFGS）不需要像BFGS那样需要构造和记录完整的Hessian的逆矩阵，使得消耗内存量随被优化的变量数只是线性增长，因此尤为适合用于变量数甚巨的场合。L-BFGS-B（B代表bound）则进一步使L-BFGS支持了极小化过程中对变量施加约束。相关知识看https://en.wikipedia.org/wiki/Limited-memory_BFGS。目前BFGS或L-BFGS已经被应用得极为普遍，诸如 程序里做几何优化主要就是基于BFGS的思想。
从耗时来说，牛顿法>BFGS>L-BFGS，而从优化效率来说（达到同样精度所需步数），也是牛顿法>BFGS>L-BFGS（但差距不算特别大）。
L-BFGS-B的作者直接提供了实现L-BFGS-B算法的Fortran 77的代码，见http://users.iems.northwestern.edu/~nocedal/software.html#lbfgs。但由于Fortran 77的限制，其子程序调用起来相当麻烦。为了使得其使用尽可能简便，我写了一个Fortran 90的界面。下面通过一个实际例子，讲解怎么具体使用L-BFGS-B对一个简单的非线性函数做极小化。
2 例子
L-BFGS-B源文件（.f后缀的），我写的界面（LBFGSB_module.f90）以及本文的例子代码（test_LBFGSB.f90）都可以在这里得到：//www.umsyar.com/attach/538/file.rar。将文件包里所有文件都一起编译即可得到可执行文件。可见L-BFGS-B子程序利用了BLAS和LINPACK库的部分子程序（后者已经被LAPACK库取代）。
此例我们要对下面的二元函数做极小化，对两个变量的解析导数公式也给出了：
虽然L-BFGS-B支持设置约束条件（即各个变量上下限），但是本例我们不考虑约束条件，相当于只是做L-BFGS。
本例的代码如下，我已经写得尽可能容易理解。
!A code to illustrate the use of L-BFGS-B local minimization routine
!Written by Tian Lu (sobereva@sina.com), 2020-Mar-3
program test_LBFGSB
use LBFGSB_module
implicit real*8(a-h,o-z)
character*60 task
real*8,allocatable :: X(:),g(:)
nvar=2
allocate(X(nvar),g(nvar))
maxcyc=50 !Maximum cycles
ftol=1D-7 !Tolerance of function variation
gtol=1D-5 !Tolerance of absolute maximum gradient
X=0 !Initial guess
task="START"
icyc=0
do while(task=="START".or.task(1:2)=="FG".or.task=="NEW_X")
call LBFGS(X,f,g,task,ncorr=3)
if (task(1:2)=="FG") then !Need evaluate function value and gradient
icyc=icyc+1
if (icyc>maxcyc) exit
call fval(nvar,X,f)
call fgrad(nvar,X,g)
write(*,"(' Iteration',i10)") icyc
if (icyc==1) then
write(*,"(' Function value:',f16.10)") f
else
fvar=f-fold
write(*,"(' Function value:',f16.10,' Variation:',f16.10)") f,fvar
end if
fold=f
gmax=maxval(g)
grms=dsqrt(sum(g**2))
write(*,"(' Maximum gradient:',f16.10,' RMS gradient:',f16.10)") gmax,grms
if (icyc>1) then
if (abs(fvar)
end if
else if (task=="NEW_X") then !Variables have been updated
write(*,*) "New variables:"
write(*,"(6f12.8)") X(:)
end if
write(*,*)
end do
if (task=="ERROR") then
write(*,*) "Error was encountered during L-BFGS-B running!"
else if (icyc==maxcyc+1) then
write(*,"(a,i6,a)") " L-BFGS-B iteration was unconverged after",icyc," cycles!"
else
write(*,"(/,a,i6,a)") " Convergence criterions have been satisfied after",icyc," cycles!"
write(*,*) "Final variable values:"
write(*,"(6f12.8)") X(:)
write(*,"(a,f16.10)") " Final function value:",f
end if
read(*,*)
end program
subroutine fval(nvar,X,f)
integer nvar
real*8 :: X(nvar),f
f=(X(1)-2)**2+(X(2)-3.5D0)**2+X(1)*X(2)
end subroutine
subroutine fgrad(nvar,X,g)
integer nvar
real*8 :: X(nvar),g(nvar)
g(1)=2*(X(1)-2)+X(2)
g(2)=2*(X(2)-3.5D0)+X(1)
end subroutine
运行输出如下
Iteration 1
Function value: 16.2500000000
Maximum gradient: -4.0000000000 RMS gradient: 8.0622577483
Iteration 2
Function value: 9.6185114825 Variation: -6.6314885175
Maximum gradient: -2.1394789812 RMS gradient: 5.2254408980
New variables:
0.49613894 0.86824314
Iteration 3
Function value: 4.3223858291 Variation: -5.2961256533
Maximum gradient: 0.8008108585 RMS gradient: 0.9223347926
New variables:
1.01974264 2.76132558
Iteration 4
Function value: 4.0640697287 Variation: -0.2583161005
Maximum gradient: 0.5716770197 RMS gradient: 0.5931409754
New variables:
0.76715766 3.03736169
Iteration 5
Function value: 3.9166672452 Variation: -0.1474024835
Maximum gradient: -0.0012552698 RMS gradient: 0.0018594564
New variables:
0.33283721 3.33295376
Iteration 6
Function value: 3.9166666667 Variation: -0.0000005785
Maximum gradient: -0.0000002118 RMS gradient: 0.0000003765
New variables:
0.33333330 3.33333320
Iteration 7
Function value: 3.9166666667 Variation: -0.0000000000
Maximum gradient: 0.0000000000 RMS gradient: 0.0000000000
Convergence criterions have been satisfied after 7 cycles!
Final variable values:
0.33333333 3.33333333
Final function value: 3.9166666667
可见收敛非常顺利。函数变化程度、最大梯度、方均根梯度都随迭代迅速下降。得到的极小点处的两个变量值为0.33333333和3.33333333，与手算得到的解析解1/3和10/3精确吻合，故运行得非常成功。并且可见极小点处的函数值是3.9166666667。
下面解释一下这个例子代码
开头必须写use LBFGSB_module，这样才能用我写的叫做LBFGS的子程序。这个子程序是原版L-BFGS-B代码的setulb子程序的一个wrapper，在迭代过程中不断被调用，通过接收当前位置的函数值和梯度后给出新的位置。
fval是用户写的计算函数值的子程序。fgrad是用户写的计算函数梯度矢量的子程序。nvar是变量数目，X是传入的变量矢量。如果被极小化的函数没法算解析导数，用有限差分计算数值导数来定义fgrad也完全可以。
本例我们将变量的初值设为了(0,0)。由于此函数就一个极小点，所以初值非常随意。
maxcyc变量设的是迭代次数上限，每次迭代都需要计算一次函数值和梯度。ftol和gtol变量分别设定函数值变化的绝对值和最大梯度的绝对值的收敛限，由代码可见它俩同时满足时迭代就宣告收敛。
task是运行状态字符串变量，必须是60个字符。初始状态必须是START。当LBFGS子程序返回的task是"FG"时，代表现在需要对当前的位置计算函数值和梯度并传入LBFGS；当返回值是"NEW_X"，说明这次LBFGS更新了位置矢量X。实际上，整个do循环过程中，是"FG"和"NEW_X"状态不断交替，因此每两轮循环计算一次函数值和梯度（算作一次迭代）。
LBFGS子程序的ncorr是可选参数，它控制校正数，数值通常建议在3~10之间，取值影响收敛效率，设多大最合适视具体问题而定，可以进行实测。
如果想在极小化过程中施加约束，需要向LBFGS子程序传入记录各个变量下限和上限的Xlower和Xupper矢量，都是nvar个元素。还要传入boundstat矢量设置各变量的约束状态，含义见LBFGSB_module.f90里的注释。
对LBFGS子程序还可以设置info变量，用于控制输出信息的详细程度。此例没有设它，相当于用了默认的info=-1，此时LBFGS子程序它自己在运行过程中不会输出任何信息。可用选项见LBFGSB_module.f90里的注释。
顺带一提，之前在《无需导数的局部极小化算法NEWUOA在FORTRAN中的使用简例》（//www.umsyar.com/536）一文中笔者也用过这个例子。NEWUOA方法的好处是不需要导数，但达到收敛所需的迭代次数高于L-BFGS-B，稳健程度也不及它。但对于没有解析导数的情况，用NEWUOA算法从实际耗时上可能更划算。