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Comparaison méthodes de recherche de minimum local
Mickaël SAUVAGE Mémoire de mathématiques Page 1 sur 13
Formation d'Ingénieur – Maître Formation continue
Université Paris Sud
Nom de l'auditeur : Mickaël SAUVAGE
Dates : 07 juillet 2003
Libellé du projet :
Comparaison de deux méthodes de recherche de minimum local :
Méthode du gradient - Méthode du gradient conjugué
Nombre de pages :
13
Notes du destinataire :
MEMOIRE DE MATHEMATIQUES

Comparaison méthodes de recherche de minimum local
Mickaël SAUVAGE Mémoire de mathématiques Page 2 sur 13
Sommaire
INTRODUCTION ................................................................................................................................................. 3
1. LA METHODE DU GRADIENT .................................................................................................................... 4
2. LA METHODE DU GRADIENT CONJUGUE ............................................................................................. 5
3. COMPARAISON DES DEUX METHODES AVEC MATLAB................................................................... 6
3.1. DESCRIPTION DE LA FONCTION UTILISEE ....................................................................................................... 6
3.2. LE PROGRAMME POUR LA METHODE DU GRADIENT ....................................................................................... 8
3.3. LE PROGRAMME POUR LA METHODE DU GRADIENT CONJUGUE .................................................................... 10
CONCLUSIONS ................................................................................................................................................. 13

Comparaison méthodes de recherche de minimum local
Mickaël SAUVAGE Mémoire de mathématiques Page 3 sur 13
Introduction
La recherche d'un minimum local sur une fonction est très utilisés pour trouver des
solutions permettant de minimiser une erreur. La phase d'apprentissage supervisé d'un réseau
de neurones est un cas concret d'application nécessitant de faire des recherches sur le
minimum d'une fonction. Dans le cas du réseau de neurone, il faut effectuer des calculs pour
optimiser la valeur de chacun des points des entrées de chaque neurone et la masse de calcul
nécessaire peut devenir très rapidement importante. Il est donc nécessaire d'avoir des outils de
calcul qui soient les plus rapides possible.
Je vais comparer deux méthodes de recherche de minimum local d'une fonction : la
première méthode va utiliser l'algorithme du gradient et la seconde, l'algorithme du gradient
conjugué.
Ces deux méthodes sont des méthodes itératives et nous allons comparer la vitesse
avec laquelle ces méthodes convergent et le nombre d'itérations nécessaires pour trouver la
solution avec une erreur déterminée.

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1. La méthode du gradient
Cette méthode est la plus simple à mettre en œuvre pour trouver un minimum local sur
une fonction. Comme son nom l'indique, on utilise le gradient en un point donné de courbe
pour donner la direction de la descente. La distance entre le point xk et le point xk+1 est calculé
en fonction de la valeur du gradient gk et d'un pas déterminé à l'avance .
Le pas  a une influence très importante sur la vitesse de convergence de la méthode
du gradient. Plus  est grand, plus la méthode convergera rapidement. Cependant, si  est trop
grand il y a un risque de divergence de la suite.
kkk gxx . 1

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2. La méthode du gradient conjugué
La méthode du gradient conjugué utilise, comme son nom l'indique, le gradient de la
fonction pour déterminer la direction de la recherche du minimum locale. C'est une méthode
itérative tout comme la méthode du gradient, mais elle utilise un algorithme pour que la
direction de recherche soit optimisée. Cette direction est déterminée en fonction du gradient
au point Xn mais aussi en fonction du gradient du point précédent Xn-1, c'est pour cette
raison que l'on parle de gradient conjugué.
Pour la première itération, la direction choisie correspond à la valeur négative du
gradient :
Pour réduire le nombre d'itération, le point Xn+1 est choisi en trouvant le minimum de
la fonction dans la direction déterminée précédemment.
Une méthode pour trouver la valeur minimale de f(xk+1) est de calculer l'ensemble des
points décrit par l'équation ci dessus pour k  [0 ; 1] avec un pas déterminé. On calcul
ensuite l'ensemble des f(xk+1). On conserve finale xk+1 permettant d'obtenir le minimum de
f(xk+1).
La direction suivante est déterminée en fonction de la direction précédente (conjugué
de l'une par rapport à l'autre). La méthode la plus courante consiste à combiner la direction
précédente avec le calcul du gradient au point xk+1 pour calculer la nouvelle direction :
Il existe plusieurs versions de la méthode du gradient conjugué, elles se distinguent par
la manière dont la constante pk est calculée.
Voici la méthode de calcul de Fletcher-Reeves :
Pk représente alors le rapport entre la norme au carré du gradient actuel et la norme au
carré du gradient précédent.
Voici la méthode de calcul de Polak-Ribiére :
00 gd 
kkkk dxx . 1
1
.  kkkk dpgd
11.
.
k
T
k
k
T
k
kgg gg
P
11
1
..
k
T
k
k
T
k
kgg gg
P