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1.
在本文中,我们结合非单调信赖域方法和非单调线搜索技术提出了一类新的无约束优化算法.与传统的非单调信赖域算法相比,这样得到的新算法不仅不需重解子问题,而且在每步迭代保证目标函数的近似海赛矩阵的正定性.在一定条件下证明了算法具有全局收敛性. 相似文献
2.
王春梅 《乐山师范学院学报》2010,25(12):5-8
本文对无约束优化问题提出了一类新的非单调信赖域算法,该算法以变化的速率来调整信赖域半径的大小.与通常的非单调信赖域方法不同,当试验步失败时,并不重解信赖域子问题,而采用线搜索方法得到下一个迭代点,同时算法采用非单调技术来加速算法的收敛效果.在通常的假设条件下,本文证明了算法的全局收敛性. 相似文献
3.
将非单调线搜索技术与自适应信赖域算法相结合,提出了求解无约束优化问题的一个非单调自适应信赖域算法.在适当条件下,证明了本算法的全局收敛性.数值实验说明了本算法的可行性. 相似文献
4.
邢治业 《洛阳工业高等专科学校学报》2014,(1)
将新的BFGS校正公式应用到新锥模型信赖域算法中,提出了一种基于新锥模型的BFGS校正信赖域算法。在较少的条件下,证明了该算法的全局收敛性和二次收敛性。 相似文献
5.
赵丹 《通化师范学院学报》2010,31(12):20-22
文中提出了一种新的预处理混合折线路径非单调自适应信赖域方法.首先利用预处理混合折线路径算法求解信赖域子问题,而信赖域子问题的半径选取也是借助于形成混合折线路径时构造的正定矩阵.该方法同时结合了非单调技术,在适当的条件下,证明了本算法的全局收敛性.数值实验说明了本算法的可行性. 相似文献
6.
极大极小问题的信赖域法 总被引：1，自引：0，他引：1
对信赖域法作了进一步的研究,借助Min max问题的伪方向导数,构造出其信赖域二次模型,并结合非单调策略,给出求解Min max问题的简单易行的信赖域算法。 相似文献
7.
在文献[3]的基础上对信赖域算法作了进一步研究，在借助Minimax问题的伪方向导数，构造出其信赖域二次模型的基础上，结合非单调策略，证明了求解Minimax问题的简单易行的信赖域算法的有效性与可行性。 相似文献
8.
通过将传统的信赖域算法和非单调Wolfe线搜索结合,提出了一类新的求解无约束优化问题的信赖域算法.新算法给出了新的Wolfe步长准则,通过新的Wolfe步长准则可选择一个较大的步长,这样就减少了算法迭代的次数,提高了算法的有效性;并在一定的条件下,证明了算法的全局收敛性. 相似文献
9.
罗若玲 《乐山师范学院学报》2007,22(12):5-6
讨论了求解无约束最优化问题的信赖域算法,给出了一种改进的非单调信赖域算法,该算法通过改变预计下降量,使其与实际下降量对应起来,且这种改变保持算法的收敛性. 相似文献
10.
针对等式约束优化问题提出了一个带记忆的等式约束信赖域算法。该算法不同于传统的信赖域方法,此信赖域模型是记忆模型,从全局考虑目标函数的下降性而不完全依赖于当前点信息,采用非单调技术得到了算法的全局收敛性和超线性收敛性。 相似文献