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1.
一类新的曲线搜索下的记忆梯度法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法,在较弱条件下证明了其全局收敛性.新算法有如下特点:(1)采用曲线搜索方法,在每步迭代时同时确定下降方向和步长;(2)利用当前和前面迭代点的信息产生下降方向,无需计算和存储矩阵,适于求解大型优化问题.  相似文献   
2.
研究一个求解广义圆锥互补问题的光滑非精确牛顿法.该算法基于一个新的光滑函数,将广义圆锥互补问题等价转化成一个光滑的非线性方程组,然后利用非精确牛顿法求解此方程组.算法在每次迭代时只需求解牛顿方程的一个近似解,因此适于求解大规模广义圆锥互补问题.在适当条件下,证明算法具有全局和局部二次收敛性质.数值实验结果表明算法是非常有效的.  相似文献   
3.
研究无约束优化问题,给出了一种新的超记忆梯度法,在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.数值试验表明新算法是有效的.  相似文献   
4.
提出一个新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法.该算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,利用曲线搜索产生步长,并且在每步迭代中不需计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题.在较弱的条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速度.数值实验表明该算法是有效的.  相似文献   
5.
提出一类新的求解非线性方程组的记忆梯度法,证明了算法的全局收敛性.该算法不依赖于问题初始点的选取,并且在迭代过程中无需计算雅克比矩阵的逆矩阵,降低了算法的计算量,节省了运算时间.与牛顿法相比,新算法更适于求解大规模非线性方程组.  相似文献   
6.
一类新的Wolfe线性搜索下的记忆梯度法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法,在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率。算法在每步迭代中利用当前和前面迭代点的信息产生下降方向,不需计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题。初步的数值试验表明算法比Wolfe搜索下的FR,PRP和HS共轭梯度法及最速下降法有效。  相似文献   
7.
目的解决某些图类的导出匹配覆盖问题,特别是两条路的乘积图和非平凡树。方法采用猜想、推理、算法构造等方法进行证明。结果证明了如果图G是两条路的乘积图,则导出匹配覆盖数imc(G)∈{2,3};如果图G是一个非平凡的树,则0Δ(G)≤imc(G)≤2Δ0(G) 1,其中Δ0(G)=max{d0(u):u∈V(G)}。结论导出匹配覆盖问题的研究对于导出匹配理论的研究和应用都具有重要意义。  相似文献   
8.
针对二阶锥规划问题,给出了一种新的原始-对偶不可行内点法,利用该算法只需迭代O(槡nlnε-1)次就可找到问题的ε-近似解。该算法不要求初始点及其迭代点的可行性,只要求所有迭代点位于不可行中心路径的某个邻域内。初步的数值实验表明本算法是有效的。  相似文献   
9.
非单调线搜索下的记忆梯度法及其全局收敛性   总被引:3,自引:1,他引:2  
提出一种新的非单调线搜索准则,结合文献中给出的dk,研究一类新的记忆梯度法,在较弱条件下证明了其全局收敛性.算法采用新的非单调线搜索准则,使目标函数值在每一次迭代时充分下降,有效降低了算法的计算量,同时还减弱了文献中算法的使用条件,从而扩大了算法求解问题的范围.  相似文献   
10.
提出一类新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法,并在较弱条件下证明了算法的全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛速度进行了分析.  相似文献   
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