一个新的求解等式约束优化问题的信赖域算法

给出一个新的求解等式约束优化问题的信赖域算法．在一定条件下，得到算法的整体收敛性．     

一个新的求解等式约束优化问题的信赖域算法的超线性收敛分析

对文[1]提出的一个求解等式约束优化问题的信赖域算法进行超线性收敛分析.     

非线性等式约束优化的信赖域算法

提出了求解一般非线性等式约束优化的信赖域算法。运用了不同方法在信赖域内求解原优化问题的二次近似模型的解,通过收敛性分析,获得了算法的整体及局部超线性收敛等结果,并给出了算法的执行细节。     

等式约束优化问题的非单调信赖域算法

本文就等式约束优化问题,结合当前比较流行的非单调技术,提出了一种求解等式约束优化的非单调信赖域算法.在没有正则性条件的假设下我们证明了算法是有定义的。     

非线性不等式约束优化问题的一个修正BFGS信赖域算法

将一个无约束优化问题的修正BFGS信赖域算法成功地应用于不等式约束优化问题。通过修正BFGS公式构造了新的信赖域子问题,从而得到不等式约束优化问题的修正BFGS信赖域算法,并在一定条件下证明了其可行性。     

线性等式约束优化问题的一个信赖域方法

将ＡＢＳ算法用于求解线性等式约束的优化问题。给出一个信赖域算法；该算法中用隐式ＬＵ分解算法修正Ｈｅｓｓｅ矩阵，用对称的ＡｂＳ算法求解子问题。证明了由算法生成的序列的任意聚点满足线性等式约束优化问题最优解的必要条件。     

线性不等式约束优化问题的强信赖域算法

对一类带有非负边界约束的线性不等式约束优化问题进行了研究,提出了一种新的信赖域算法.该算法在内点法的基础上,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,得到一个简单易解的子问题.在一定的条件下证明了该算法具有强收敛性,并给出了数值结果.     

凸约束下一种改进的非线性优化问题的非单调信赖域算法

在凸的可行域上求解非线性优化问题提出一种新的信赖域方法,算法不强调逐次迭代点处目标函数值的严格单调性。对任意初始点,证明了算法收敛到问题的临界点。     

等式约束最优化问题的一种信赖域算法

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。     

一个无约束最优化信赖域算法的全局收敛性

一个无约束最优化信赖域算法的全局收敛性柯小伍（北京师范大学数学系，１００８７５，北京；２９岁，男，博士后）关键词信赖域算法；全局收敛性；无约束最优化分类号Ｏ２２４对于无约束最优化问题，Ｒｎ→Ｒ是Ｒｎ上的连续可微函数，已经有许多信赖域算法以及它们的收敛...     

非线性方程的一个信赖域迭代算法

对于信赖域子问题产生的搜索方向 ,利用一个给定的步长到达下一迭代点 ,证明了算法的全局收敛性 ,从而既避免了信赖域方法中在一次迭代多次求解信赖域子问题的困难 ,又避免了线搜索方法中为达到下一迭代点而多次调用函数值的计算 .     

一类非光滑最优化信赖域算法

本文把通常的光滑信赖域算法推广到非光滑情形，目标函数仅为局部李普希兹连续，文中子问题的目标函数不必是通常的二次逼近形式。     

变分不等式问题带非负约束转化的一类信赖域法

针对变分不等式的带非负约束的转化形式给出了一类信赖域迭代算法。该方法的特点是通过利用内点技术。将带非负约束的信赖域子问题转化为无约束形式的信赖域子问题。从而可以利用截断共轭梯度法来近似求解。     

非光滑方程信赖域算法的全局收敛性(英)

给出一个解非光滑方程的信赖域算法，提出弱正则SPN分解和弱正则条件数的定义．在弱正则条件下，证明此算法的全局收敛性．     

半无限极大极小问题的信赖域方法

对半无限极大极小问题给出了一个信赖域方法，并且在较弱的条件下证明了其全局收敛性．     

信赖域内点算法使用非单调回代技术解有界变量约束的优化问题

改进了Coleman和Li提出信赖域内点算法解有界变量约束的优化问题。由信赖域子问题产生的迭代步运用于信赖域和非单调回代技术的混合策略。在定理的条件下，证明修正后算法的整体收敛性和快速的局部收敛速率。非单调准则能使问题在病态情况下加快收敛进程。     

关于一般约束非线性规划问题的一族下降函数

首先建立等式和不等式约束非线性优化问题的结构拟牛顿法，并以此产生搜索方向δＸ。然后给出以δＸ为下降方向的一族含双参数的下降函数，并且在一定条件下证明了该函数族关于结构拟牛顿法产生的点列是严格下降的。