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1.
《广西大学学报(自然科学版)》2017,(5)
针对非光滑无约束凸函数的极小化问题,提出改进的LS共轭梯度算法。其产生的搜索方向不仅具有充分下降性和信赖域的特点,而且算法在适当条件下具有全局收敛性。数值结果证明了该算法对于非光滑问题是有效的,从而改进的LS共轭梯度算法能够高效快捷地处理非光滑无约束凸函数的极小化问题。 相似文献
2.
针对大规模非光滑优化问题,利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术,设计了一种修正LS共轭梯度算法.算法的搜索方向不仅满足充分下降条件,而且具有信赖域性质.可以证明新算法在适当条件下全局收敛.初步的数值实验表明,新算法在求解大规模非光滑无约束凸优化问题方面比LMBM方法和MPRP方法更有效. 相似文献
3.
设计了一种针对大规模非光滑优化问题的修正DY共轭梯度算法.新算法的搜索方向不仅自动满足充分下降条件,而且属于信赖域.新算法在适当条件下全局收敛.初步的数值实验显示,新算法能够求解高达50 000维的非光滑凸和非凸优化问题,表明其在求解大规模非光滑无约束凸优化问题方面是有效的. 相似文献
4.
为了提高大规模非光滑优化问题的求解效率,克服其他方法存储需求大、算法复杂等缺点,提出求解非光滑优化问题的一种修正HS共轭梯度算法。在经典HS三项共轭梯度法的基础上提出一种新的搜索方向,并利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术进行设计。新算法满足充分下降条件,搜索方向属于信赖域,在适当条件下证明了新算法全局收敛。初步的数值实验表明新算法在求解非光滑无约束优化问题方面比LMBM方法更有效。新算法不仅具有较好的收敛性质,而且数值表现良好,为更加高效地求解非光滑优化问题提供了新的方法。 相似文献
5.
《西北大学学报(自然科学版)》2010,(6)
目的求解无约束有限极大极小问题。方法利用光滑函数将极大极小问题转化为可微的无约束优化问题。结果给出了信赖域牛顿共轭梯度法解该优化问题的算法。结论该算法是可行的、有效的,尤其是对于大规模问题,该算法与其他方法相比具有明显的优势。 相似文献
6.
共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一种有效方法,对DY共轭梯度法的搜索条件进行了改进,并证明在新的Wolfe搜索条件下DY共轭梯度法具有全局收敛性,此方法的改进,为求解大规模无约束优化问题以及各种算法在今后的研究提供了参考。 相似文献
7.
共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一种有效方法,对DY共轭梯度法的搜索条件进行了改进,并证明在新的Wolfe搜索条件下DY共轭梯度法具有全局收敛性,此方法的改进,为求解大规模无约束优化问题以及各种算法在今后的研究提供了参考。 相似文献
8.
设计一种针对大规模非线性方程组的修正DY共轭梯度算法.该算法的搜索方向不仅自动满足充分下降条件,而且属于信赖域.在适当条件下,可以证明新算法是全局收敛的.初步的数值实验表明新算法可以有效求解大规模非线性方程组. 相似文献
9.
研究在高维空间中的加权最小包容球问题,该问题是非光滑的凸优化问题.提出光滑逼近和非精确牛顿共轭梯度算法求解该问题,并证明其收敛性.此外,给出数值实验,比较这2种算法和经典牛顿共轭梯度算法的计算效率,其中非精确牛顿共轭梯度算法的计算效率更高. 相似文献
10.
《广西民族大学学报》2018,(4)
提出了一种修正Polak—Ribiere—Polyak(PRP)三项共轭梯度算法,在Yuan-Wei-Lu不精确线搜索下,求解大规模无约束优化问题.在适当的条件下,新算法具有充分下降性和信赖域特征,对于非凸函数具有全局收敛性.初步的数值实验表明,新算法比相似算法更有效. 相似文献