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1.
不等式约束最优化的一个具有强收敛性的强次可行方向法 总被引:13,自引:0,他引:13
讨论了非线性不等式约束最优化,利用广义投影技术和强次可行方向法思想,建立了一个新的初始点任意的算法,算法不仅具有全局收敛性,且搜索方向是“二阶”强次可行下降的,在适当假设下,算法具有强收敛性。 相似文献
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讨论非线性等式与不等式约束最优化,用广义投影技术和强次可行方向法思想,建立一个初始点任意的新算法,该算法不仅具有全局收敛性,且搜索方向是强次可行下降的,从而得出更好的强收敛性。 相似文献
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马烁 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2014,(8):62-65,100
在CD方法和LS方法的基础上,结合二者的优势,提出了一种求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法,并在强Wolfe线搜索下证明了算法的全局收敛性;数值实验结果表明算法是有效的. 相似文献
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吴士泉 《曲阜师范大学学报》1988,(4)
本文利用正基,给出一个无约束优化问题的下降算法,在较弱的条件下证明了算法具有较强的收敛性质,而且我们的算法只需计算方向导数,这样在计算时可直接利用差分来近似。 相似文献
6.
以优化理论为基础,对求解一般约束优化问题提出一种算法.它对于惩罚因子可以通过算法自我矫正逼近最优项,在一定条件下证明了算法的收敛性.最后给出算例,结合MATLAB数值试验结果验证了这一算法的有效性. 相似文献
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一类共轭梯度算法的收敛性 总被引:6,自引:0,他引:6
对无约束最优化问题minfx∈R^n(x),提出了一类与βk^HS相关的共轭梯度算法,采用强Wolfe搜索,在较弱的条件下,证明了其充分下降性和全局收敛性. 相似文献
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给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法,我们证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时我们还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且本算法给出了比较好的数值结果. 相似文献
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给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法,证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且该算法给出了比较好的数值结果. 相似文献
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给出一类求解非线性无约束优化问题的共轭梯度新算法。 在强Wolfe-Powell线搜索下所给公式具有充分下降性, 所给该新算法具有全局收敛性。 相似文献
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对一般非线性等式约束最优化问题提出了一种信赖域算法,其子问题较易求解。证明了算法的整体收敛性和局部超线性收敛性,并给出了数值结果。 相似文献
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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
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一种快速综合性的遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
对几种改进的遗传算法进行了比较、分析、综合了这几种改进的遗传算法的优缺点后,提出了一种快速综合性的遗传算法,该算法具有收敛速度快,迭代次数少且不易陷入不成熟收敛等特点。仿真结果证实了该算法的有效性。 相似文献
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田志远 《青岛大学学报(自然科学版)》1994,7(3):11-18
本文给出了一个极小化一元非光滑凸函数的可执行的数值方法,此算法的要点是仅用在已有的五个点上的函数值去确定两个更好的接近最优解的点.我们证明了这个算法是全局收敛的和r-超线性收敛的,数值结果也表明此算法有好的收敛性. 相似文献
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张培爱 《暨南大学学报(自然科学与医学版)》2006,27(3):350-355
带不等式约束的非线性规划,其KKT条件可以通过NCP函数转化为一个非光滑的方程组,然后用熵光滑化函数光滑化,得到一个带参数的方程组.提出了一个求解该参数方程组的非内点连续化方法,证明了该算法的全局线性收敛和局部二次收敛.计算结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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基于弱拟牛顿方程,Leong W J等人提出了一种单调梯度法,该算法在每次迭代时利用对角矩阵逼近Hessian矩阵,使计算量和存储量明显减少,并且此算法对凸函数具有收敛性。在此算法的基础上,进一步研究了算法对于一般函数的收敛性,并证明了在一定的假设条件下算法仍具有全局收敛性、R-线性收敛性和超线性收敛性。 相似文献