Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法
Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法
Abstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg-Marquardt optimization algorithm.The blog focus on the compilation of levmar on Windows with Visual Studio.
Key Words. Levmar, C, LM least squares
1. levmar简介
Gauss-Newton算法是一个古老的处理非线性最小二乘问题的方法。该方法在迭代过程中要求矩阵J(x)满秩。为了克服这个困难,Levenberg(1944)提出了一种新的方法,但未受到重视。后来Marquardt(1963)又重新提出,并在理论上进行了控讨,得到Levenberg-Marquardt方法,简称LM方法。在此基础上,Fletcher(1971)对其实现策略进行了改进,得到了Levenberg-Marquardt-Fletcher方法(LMF)。再后来,More(1978)将LM方法与信赖域方法结合,建立了带信赖域的LM方法。
LM算法的产生主要是解决曲线最小二乘拟合问题,现在很多软件使用LM算法来解决通用的曲线拟合问题。
本文主要介绍GPL开源库levmar2.6使用Visual Studio在Windows上进行编译。这个开源库的官方网站是:http://users.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/

2. 编译levmar
下载源码levmar-2.6解压,在其README.txt中对levmar的授权GPL、编译等进行了说明。在Windows操作系统中,可以使用nmake /f Makefile.vc来编译levmar和一个示例程序。
从官网介绍可知,levmar有些算法依赖LAPACK库,一个线性代数计算开源库。所以如果要使用那些算法,编译的时候必须包含这个库。从示例程序的源文件lmdemo.c中可以看出,有些问题的求解是需要LAPACK库的,相关源码列出如下:
/* uncomment the appropriate line below to select a minimization problem */
problem=
//0; // Rosenbrock function
//1; // modified Rosenbrock problem
//2; // Powell's function
//3; // Wood's function
; // Meyer's (reformulated) problem
//5; // Osborne's problem
//6; // helical valley function
#ifdef HAVE_LAPACK
//7; // Boggs & Tolle's problem 3
//8; // Hock - Schittkowski problem 28
//9; // Hock - Schittkowski problem 48
//10; // Hock - Schittkowski problem 51
#else // no LAPACK
#ifdef _MSC_VER
#pragma message("LAPACK not available, some test problems cannot be used")
#else
#warning LAPACK not available, some test problems cannot be used
#endif // _MSC_VER #endif /* HAVE_LAPACK */
//11; // Hock - Schittkowski problem 01
//12; // Hock - Schittkowski modified problem 21
//13; // hatfldb problem
//14; // hatfldc problem
//15; // equilibrium combustion problem
#ifdef HAVE_LAPACK
//16; // Hock - Schittkowski modified #1 problem 52
//17; // Schittkowski modified problem 235
//18; // Boggs & Tolle modified problem #7
//19; // Hock - Schittkowski modified #2 problem 52
//20; // Hock - Schittkowski modified problem #76"
#endif /* HAVE_LAPACK */ switch(problem){
default: fprintf(stderr, "unknown problem specified (#%d)! Note that some minimization problems require LAPACK.\n", problem);
exit();
break;
从上述源码可知,如果LAPACK库不可用的时候,示例程序中的问题
l 7 Boggs & Tolle’s problem 3
l 8 Hock - Schittkowski problem 28
l 9 Hock - Schittkowski problem 48
l 10 Hock - Schittkowski problem 51
l 16 Hock - Schittkowskit modified #1 problem 52
l 17 Schittkowski modified problem 235
l 18 Boggs & Tolle modified problem #7
l 19 Hock - Schittkowski modified #2 problem 52
l 20 Hock - Schittkowski modified probem #76
这些问题的求解功能是不能使用的。从头文件levmar.h中要以看出,
#ifdef LM_DBL_PREC
/* double precision LM, with & without Jacobian */
/* unconstrained minimization */
extern int dlevmar_der(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
void (*jacf)(double *p, double *j, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, int itmax, double *opts,
double *info, double *work, double *covar, void *adata); extern int dlevmar_dif(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, int itmax, double *opts,
double *info, double *work, double *covar, void *adata); /* box-constrained minimization */
extern int dlevmar_bc_der(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
void (*jacf)(double *p, double *j, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *lb, double *ub, double *dscl,
int itmax, double *opts, double *info, double *work, double *covar, void *adata); extern int dlevmar_bc_dif(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *lb, double *ub, double *dscl,
int itmax, double *opts, double *info, double *work, double *covar, void *adata); #ifdef HAVE_LAPACK
/* linear equation constrained minimization */
extern int dlevmar_lec_der(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
void (*jacf)(double *p, double *j, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *A, double *b, int k,
int itmax, double *opts, double *info, double *work, double *covar, void *adata); extern int dlevmar_lec_dif(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *A, double *b, int k,
int itmax, double *opts, double *info, double *work, double *covar, void *adata); /* box & linear equation constrained minimization */
extern int dlevmar_blec_der(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
void (*jacf)(double *p, double *j, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *lb, double *ub, double *A, double *b, int k, double *wghts,
int itmax, double *opts, double *info, double *work, double *covar, void *adata); extern int dlevmar_blec_dif(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *lb, double *ub, double *A, double *b, int k, double *wghts,
int itmax, double *opts, double *info, double *work, double *covar, void *adata); /* box, linear equations & inequalities constrained minimization */
extern int dlevmar_bleic_der(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
void (*jacf)(double *p, double *j, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *lb, double *ub,
double *A, double *b, int k1, double *C, double *d, int k2,
int itmax, double *opts, double *info, double *work, double *covar, void *adata); extern int dlevmar_bleic_dif(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *lb, double *ub,
double *A, double *b, int k1, double *C, double *d, int k2,
int itmax, double *opts, double *info, double *work, double *covar, void *adata); /* box & linear inequality constraints */
extern int dlevmar_blic_der(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
void (*jacf)(double *p, double *j, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *lb, double *ub, double *C, double *d, int k2,
int itmax, double opts[], double info[LM_INFO_SZ], double *work, double *covar, void *adata); extern int dlevmar_blic_dif(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *lb, double *ub, double *C, double *d, int k2,
int itmax, double opts[], double info[LM_INFO_SZ], double *work, double *covar, void *adata); /* linear equation & inequality constraints */
extern int dlevmar_leic_der(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
void (*jacf)(double *p, double *j, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *A, double *b, int k1, double *C, double *d, int k2,
int itmax, double opts[], double info[LM_INFO_SZ], double *work, double *covar, void *adata); extern int dlevmar_leic_dif(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *A, double *b, int k1, double *C, double *d, int k2,
int itmax, double opts[], double info[LM_INFO_SZ], double *work, double *covar, void *adata); /* linear inequality constraints */
extern int dlevmar_lic_der(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
void (*jacf)(double *p, double *j, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *C, double *d, int k2,
int itmax, double opts[], double info[LM_INFO_SZ], double *work, double *covar, void *adata); extern int dlevmar_lic_dif(
void (*func)(double *p, double *hx, int m, int n, void *adata),
double *p, double *x, int m, int n, double *C, double *d, int k2,
int itmax, double opts[], double info[LM_INFO_SZ], double *work, double *covar, void *adata);
#endif /* HAVE_LAPACK */ #endif /* LM_DBL_PREC */
从头文件levmar.h中的代码可以看出,在#ifdef HAVE_LAPACK和#endif /* HAVE_LAPACK */之间的函数都是不可用的。除此之外的函数是可用的,如基本的dlevmar_der和dlevmar_dif等函数是不依赖LAPACK库的。如果只使用这几个函数,则可以不用配置LAPACK库,编译levmar就很简单了。
如果不使用LAPACK库,可以先在头文件levmar.h中把#define HAVE_LAPACK 这一行注释掉:

然后再修改Makefile.vc文件,在Makefile.vc中可以看到如下图所示一句注释,即当不使用LAPACK库是,把那一行注释掉(前面加#):

这时就可以启动Visual Studio的编译器CL来编译levmar库了。配置好编译环境的命令工具从Visual Studio的菜单来启动:

要编译32位的levmar库,可以使用x86的命令工具,要编译64位的levmar,可以使用x64的命令工具。启动命令工具后,切换到levmar源码文件夹,并输入命令
nmake /f Makefile.vc
如下图所示:

编译成功生成levmar.lib和lmdemo.exe说明编译成功了。

接着在命令窗口中运行lmdemo.exe,测试levmar例子程序。如果lmdemo正常运行,说明levmar已经成功编译。
自己的程序如果要使用levmar,就可以像使用其他开源库一样,设置头文件路径及库levmar.lib的路径,就可以使用了。

Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法的更多相关文章
- LM算法与非线性最小二乘问题
摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法--LM算法的文章,当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触: LM算法,全称为Levenberg-Marquard算法,它可用于解决非线 ...
- SLAM中的优化理论(二)- 非线性最小二乘
本篇博客为系列博客第二篇,主要介绍非线性最小二乘相关内容,线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论(一)-- 线性最小二乘.本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方 ...
- matlab实现高斯牛顿法、Levenberg–Marquardt方法
高斯牛顿法: function [ x_ans ] = GaussNewton( xi, yi, ri) % input : x = the x vector of 3 points % y = th ...
- Spark机器学习(10):ALS交替最小二乘算法
1. Alternating Least Square ALS(Alternating Least Square),交替最小二乘法.在机器学习中,特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法.如下图所示,u表 ...
- 数学规划模型的matlab求解 非线性最小二乘lsqnonlin
LINK :http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f037d60100ok8y.html
- Levenberg–Marquardt algorithm
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdGFubWVuZ3dlbg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQk ...
- 如何高效的通过BP算法来训练CNN
< Neural Networks Tricks of the Trade.2nd>这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧.原理.算法性文章,对于初学者或者是正在学习NN的 ...
- Levenberg-Marquardt算法基础知识
Levenberg-Marquardt算法基础知识 (2013-01-07 16:56:17) 转载▼ 什么是最优化?Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.最优化是寻找使 ...
- Levenberg-Marquardt优化算法以及基于LM的BP-ANN
一.LM最优化算法 最优化是寻找使得目标函数有最大或最小值的的参数向量.根据求导数的方法,可分为2大类.(1)若f具有解析函数形式,知道x后求导数速度快.(2)使用数值差分来求导数.根据使用模 ...
随机推荐
- [JSOI2008] [BZOJ1567] Blue Mary的战役地图 解题报告 (hash)
题目链接:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1567 Description Blue Mary最近迷上了玩Starcraft(星际争霸 ...
- prezi,mfc,toefl,java
1 用prezi做ppt然后讲 2 用mfc把算法封起来 3 做tpo,背单词 4 写java 哪个任务都很难办.而且脚还没好.
- webpack简短版零工程构建项目(二)
webpack使用总结 1.初始化一个项目 npm init -y 之后会生成一个package.json配置文件. 2.安装webpack,vue,vue-loader npm install we ...
- <Machine Learning in Action >之二 朴素贝叶斯 C#实现文章分类
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[ ...
- Android怎样从外部跳进App
解决问题有两个作用: 1.不用打开App直接进入某页面 2.实现App分享到外部,同一时候由外部进入App的闭环. 这个话题能够分双方面来讲.一方面是从微信进入App,还有一方面是从网页进入App. ...
- centos7;windows下安装和使用spice
感谢朋友支持本博客,欢迎共同探讨交流,因为能力和时间有限,错误之处在所难免,欢迎指正! 假设转载,请保留作者信息. 博客地址:http://blog.csdn.net/qq_21398167 原博文地 ...
- Ext4.0 经常使用代码整理(一)
一:经常使用工具条上的定义 // 工具条 var toolbar = Ext.create("Ext.Toolbar", { items : [ yearC ...
- JSP脚本连接数据库
入门 简单的jsp文件 <%-- Created by IntelliJ IDEA. User: e550 Date: 2017/1/9 Time: 23:24 To change this t ...
- poj--2007--Scrambled Polygon(数学几何基础)
Scrambled Polygon Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000KB 64bit IO Format: %I64d & %I64u Su ...
- HDU 5370 Tree Maker
一个显然的结论是,一棵n个结点的二叉树的形态数,是Catalan数第n项.