机器人中的数值优化（二十一）—— 伴随灵敏度分析、线性方程组求解器的分类和特点、优化软件

本文主要是介绍机器人中的数值优化（二十一）—— 伴随灵敏度分析、线性方程组求解器的分类和特点、优化软件，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

   本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例

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   三十三、伴随灵敏度分析

   伴随灵敏度分析可以避免冗余信息的计算，在下面的例子中，我们想要求解Ax=b1、Ax=b2 … Ax=bm等一系列方程组，第一种求解思路是将A矩阵进行LU分解,$A=LU$，求逆后可得到 $A^{-1}=U^{-1}{L}^{-1}$,然后依次将b1~bm代入下式即可得到这一系列方程组的解

   $$x_i=U^{-1}{L}^{-1}{b}_i$$

   但如果我们事先知道需要使用那些数据，那么我们能不能仅把需要使用的变量求出来？比如我们的目标是求每个xi的平均值ai，比如所有x1的平均值a1，那么我们是不是不需要求出每个xi的具体值，而仅仅需要他们的平均值ai。

   $$a_i=c^T{x}_i=c^T{A}^{-1}{b}_i=b_i^T{A}^{-T}c$$

   之前需要先算$A^{-1}{b}_i$ 部分，再算$c^T{A}^{-1}{b}_i$,现在可以先算$A^{-T}c$,再算$b_i^T{A}^{-T}c$，我们不需要对每个bi求一个线性方程组了，仅需要求一个方程组$q\equiv A^{-T}c$，求出$q$之后，再与bi做一个点积即可，$a_i=b_i^{T}q$

   伴随灵敏度分析的思想是在计算矩阵相乘的时候考虑那个先乘，那个后乘。线性方程组有一个伴随线性方程组，伴随灵敏度分析允许优化一小部分设计参数，而不是全部参数。

   假设x是一个线性方程组的解，它的维度很大，它是一个完备的参数，从x可以获得所有我们想要的信息，但我们不能直接处理这么大维度的优化，我们需要设一组设计参数$\mathbf{p}=(p_1,p_2,...,p_M)$，我们要算的是一些目标函数$g(\mathbf{p},\mathbf{x})$关于参数$p_1,p_2,\dots ,p_M$的梯度

   $$\begin{array}{rl}\frac{dg}{d{p}_j}& =\frac{\partial g}{\partial p_j}+\sum _{i=1}^N\frac{\partial g}{\partial x_i}\frac{\partial x_i}{\partial p_j}\\ & \\ \frac{dg}{d\mathbf{p}}& =g_{\mathbf{p}}+g_{\mathbf{x}}{\mathbf{x}}_{\mathbf{p}}\end{array}$$

   一般认为$\frac{\partial g}{\partial p_j}和\frac{\partial g}{\partial x_i}$是容易获得的，$\frac{\partial x_i}{\partial p_j}$是不知道的

   $$A_{p_j}\mathbf{x}+A{\mathbf{x}}_{p_j}=b_{p_j}\Rightarrow {\mathbf{x}}_{p_j}=A^{-1}[b_{p_j}-A_{p_j}\mathbf{x}]$$

   我们使用矩阵相乘交换顺序的思想，把解m次$N^2$复杂度的方程组，转换为解一次就可以了

   应用示例一：

   应用示例二：

   当路径上选取的优化点变密集后，安全性会更好，那么我们能不能，不选取那么多的优化点，而同样使其有较好的安全性

   对于任意阶样条，我们可以解耦线段的数目和约束的数目。所有的路径点和持续时间都是我们轨迹的设计参数(决策变量)。样条系数是由路点确定的线性方程组的解。

   $$\mathbf{A}(\mathbf{T})\mathbf{c}(\mathbf{p},\mathbf{T})=\mathbf{b}(\mathbf{p})$$

   A和b构成了样条系数的线性方程组。这很自然地符合伴随敏感性分析的模型。

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   三十四、线性方程组求解器的分类和特点

   线性方程组求解器可分为两大类或三小类，两大类即直接求解和迭代求解，直接求解可以得到Ax=b的精确解，迭代求解随着迭代次数的增多，所得到的近似解与精确解的误差也逐渐减小。三小类是因为有的求解器会利用矩阵的稀疏结构，而有的求解器不利用，因此，直接法又分为稠密法和稀疏直接法。

   （1）稠密法

   具有简单数据结构，不需要索引数据结构等特殊的数据结构，采用矩阵的直接表示，主要是O(N3)分解算法

   （2）稀疏直接法

   当矩阵中有很多0元素时，我们可以仅储存非0元素的位置和具体的值，使其占较少的内存。

   因子分解成本取决于问题结构（1D低成本；2D可接受成本；3D高成本；不容易给出一般规则，NP难以排序以获得最佳稀疏性）

   （3）迭代法

   迭代求取近似解，仅需要知道$y=Ax(\mathrm{maybe}y=A^{T}x)$，良好的收敛性取决于预条件。

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   当我们求解Ax=b时，如果是稠密的矩阵，尽可能的根据矩阵的对称性、半正定性、带状结构等特点，以此来挑选不同的稠密求解器，比如使用LAPACK/ScaLAPACK库，或者Eigen库

   若，我们知道矩阵的非零元素比零元素少很多，可以选用稀疏直接法中的求解器，看看能不能提前把矩阵预分解

   如果问题比较大，如$10^5$，此时采用稠密法会有问题，可以用CG方法处理正定对称矩阵，还有一系列迭代法可以处理对称不定或非对称的矩阵。

   因式分解有很多种方法，比如

   $\begin{array}{r}LU,L{L}^T/L{L}^H,LD{L}^T/LD{L}^H,QR,LQ,QRZ,\end{array}\text{generalized QR and RQ}$

   除了因式分解，还有对称/Hermitian和非对称特征值、奇异值分解、广义特征值与奇异值分解

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   LU分解其实就是高斯消元法，把一个矩阵进行高斯消元，进行一些行变换

   $$A=PLU$$

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   稀疏LU分解法不仅需要做行变换，还需要做列变换。

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   Cholesky分解：

   稀疏Cholesky分解：

   LDL分解：

   稀疏矩阵：

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   稀疏矩阵分解：

   稀疏排序会对虚实化的稀疏性产生巨大的影响：

   选择产生最小二乘分解的排序的一般问题是困难的，但是，几个简单的启发式方法是非常有效的。例如嵌套排序方法，可以起作用。

   迭代法：

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   三十五、优化软件

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   1、swMATH

   里面包含优化、线性代数、大规模矩阵运算等丰富的资源

   链接：https://zbmath.org/software/

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   2、gamsworld

   gamsworld收录了很多的工具，在这里可以找到锥规划等性能测评的手段

   链接：https://gamsworld.org/

   链接：https://github.com/GAMS-dev/gamsworld

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   3、DECISION TREE FOR OPTIMIZATION SOFTWARE

   可以根据优化问题的结构，查找某个问题有哪些现有的方案

   链接：http://plato.asu.edu/guide.html

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   4、Mathematical Software

   里面包含优化、非线性求解器等丰富的资源

   链接：https://arnold-neumaier.at/software.html

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   5、neos solvers

   neos solvers是比较有名的求解器

   链接：https://neos-server.org/neos/solvers/index.html

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   6、netlib

   里面几乎包含所有的线性求解办法

   链接：https://netlib.org/

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   7、GAMS

   里面包含一些数学库，不仅仅是优化

   链接：https://gams.nist.gov/

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   8、HSL Software

   专门的线性方程组求解器，包含很多源代码

   链接：https://www.hsl.rl.ac.uk/catalogue/

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   9、autodiff

   收集了一些求微分的方法的网站

   链接：https://www.autodiff.org/

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   10、Local Optimization Software

   链接：https://arnold-neumaier.at/glopt/software_l.html

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   11、Global Optimization Software

   链接：https://arnold-neumaier.at/glopt/software_g.html

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   参考资料：

   1、数值最优化方法（高立 编著）

   2、机器人中的数值优化

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这篇关于机器人中的数值优化（二十一）—— 伴随灵敏度分析、线性方程组求解器的分类和特点、优化软件的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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