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相似文献
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1.
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   

2.
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.
针对信赖域算法求解非线性优化无法找到局部最优解的问题,提出一种基于模拟退火粒子群的信赖域算法.该算法先利用模拟退火改进粒子群的后期寻优能力,克服"早熟收敛",再与信赖域算法结合,有效求解无约束化信赖域子问题。数值实验表明,新算法具有良好的全局寻优能力和收敛能力,计算精度高。  相似文献   

4.
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   

5.
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   

6.
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   

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.
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   

9.
自适应光滑信赖域算法和非单调自适应光滑信赖域算法是求解非线性互补问题的两种解法,证明了F是P0函数时,两种算法都具有超线性收敛性,并且通过数值实验证明了两种算法的有效性。  相似文献   

10.
针对无约束优化问题提出了一类基于锥模型的新的非单调信赖域算法,将非单调线搜索应用到锥模型信赖域方法上,使得新算法无需重解子问题.在适当的条件下,证明了此算法的全局收敛性.  相似文献   

11.
文章利用R-函数,就无约束优化问题提出一类带有线搜索的自适应信赖域算法.算法中信赖域半径更新依赖于R-函数.在一定条件下,证明算法的全局收敛性,并给出相应的实验结果.  相似文献   

12.
提出求解无约束优化问题的一个修正拟牛顿信赖域方法.本算法可以保持信赖域子问题海森矩阵的正定性.在适当条件下,证明了本算法的全局收敛性,并通过数值实验说明了算法的可行性.  相似文献   

13.
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   

14.
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   

15.
一类线性不等式约束优化问题的信赖域算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
对一类带有非负边界约束的线性不等式约束优化问题提出了一种新的信赖域算法。此算法以内点法为基础,把非负边界约束从一般的不等式约束中分离出来,化为信赖域约束的一部分,从而得到一个简单易解的子问题。在一定的条件下证明了算法的收敛性,并给出了数值结果。  相似文献   

16.
先将非线性互补问题(NCP )转化为与其等价且有可行解的辅助问题,再将引入了信赖域方法思想的SQP方法与Filter技术相结合,提出一种求解NCP问题的信赖域-SQP-filter算法,并讨论了解的存在性和算法的全局收敛性。数值结果表明我们的算法是有效并收敛的。  相似文献   

17.
针对麦克斯韦方程中的电导率参数识别问题,构造出具有全局收敛性的正则化信赖域共轭梯度算法。此参数识别算法充分融合了最优化领域的传统优化方法—共轭梯度法和新型优化方法—信赖域方法以及正则化方法的优点,使得这种算法具有较强的全局搜索能力,能够很好地应用于麦克斯韦方程的参数识别问题。  相似文献   

18.
求解非线性方程组时,为了节省Jacobi矩阵的计算,在信赖域中提出一种加速多步Levenberg-Marquardt算法,该算法在每次迭代时不仅计算了经典的LM步,还使用先前计算过的Jacobi矩阵计算三步近似的LM步,节省了计算量,提高了计算效率,数值试验表明,该算法具有有效性.  相似文献   

19.
本文提出了无约束多目标规划的一类非单调信赖域算法.并证明了算法的全局收敛性.  相似文献   

20.
目前求解无约束最优化问题的非单调信赖域算法根据其采用的参考函数值的不同主要有两种:一种是传统的基于最大函数值型,一种是基于函数值加权平均型.理论上该两种算法均具有较好的收敛性质,但关于这两种非单调信赖域算法在实际数值计算效率方面的比较还不充分.为此作者利用国际上广泛采用的无约束优化测试函数包(J.J.More et al.ACM Transactions on Mathematical Software,1981,7(1):17—41)对这两种方法进行大量的数值试验,并采用剖面分析方法对试验数据进行较全面的分析比较,结果表明基于函数值平均权重的非单调信赖域算法其数值效率在一定程度上优于传统的非单调信赖域算法.  相似文献   

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