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信赖域方法具有较强的收敛性和可靠性,一直被众多学者关注.基于光滑优化信赖域算法模型,证明了半光滑无约束优化信赖域算法的全局收敛性. 相似文献
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刘刚 《河南师范大学学报(自然科学版)》1998,26(1):24-27
本文给出一种易于实现的解无约束最优化问题的信赖域梯度路径法．方法对海色矩阵无正定的限制，保留了信赖域方法的特色．并证明了方法的全局收敛性和在某些条件下的二次收敛性． 相似文献
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吴庆军 《广西民族大学学报》2004,10(1):72-75
在文[19]的基础上,给出了一个解无约束最优化问题的非单调BFGS校正的信赖域算法.此算法具有较好的性质,所给的BFGS校正的具有二次约束的信赖域子问题总保证是严格凸二次规划.在适当的条件下此算法具有全局收敛性和Q 二次收敛性. 相似文献
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吴庆军 《广西民族大学学报》2004,10(1):72-75
在文[19]的基础上，给出了一个解无约束最优化问题的非单调BFGS校正的信赖域算法，此算法具有较好的性质，所给的BFGS校正的具有二次约束的信赖域子问题总保证是严格凸二次规划，在适当的条件下此算法具有全局收敛性和Q-二次收敛性。 相似文献
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基于对时称矩阵的Bunch-Parlett分解,将信赖域子问题转换成一个等价的信赖域子问题,构造出一种易于实现的梯度路径,然后沿着这条路径用非单调的信赖域法来找出问题的大约最优解,该法对海色矩阵无正定的限制,保留了信赖域方法的特色,并证明了这种算法的全局收敛性和二阶收敛速率。 相似文献
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提供了无约束最优化问题的共轭梯度路径非单调信赖域算法。进而获得了共轭梯度路的一些重要性质。基于这些性质和一些合理的假设，证明了算法具有整体收敛性和保持局部超线性收敛速率。 相似文献
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非单调无约束最优化信赖域方法 总被引：1，自引：0，他引：1
杨正豪 《西南师范大学学报(自然科学版)》2008,33(2):1-5
给出了解无约束最优化非单调信赖域方法, 该方法允许目标函数值在某些步上升,而保持其全局收敛性.数值试验表明,非单调信赖域方法优于通常的信赖域方法. 相似文献
9.
柯小伍 《北京师范大学学报(自然科学版)》1998,34(2):152-155
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。 相似文献
10.
提出了一种无约束优化问题的信赖域算法。根据原优化问题的二次近似模型,运用拟牛顿方向与最速下降方向之凸组合作为搜索方向,采用了新的策略。进行了收敛性分析,得到整体收敛及局部二次收敛性结果,并给出了算法的执行过程及算例。 相似文献
11.
非光滑方程信赖域算法的全局收敛性(英) 总被引：1，自引：0，他引：1
柯小伍 《北京师范大学学报(自然科学版)》1998,(2)
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． 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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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 . 相似文献
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徐大川 《曲阜师范大学学报》1996,22(3):23-26
给出了一个求解一般约束优化问题的信赖域算法，此算法采用光滑的增广拉格朗日函数作效益函数，在适当的条件下，证明了算法的整体收敛性。 相似文献
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孙麟平 《南京大学学报(自然科学版)》1997,(2)
对无约束最优化问题给出了一类具有降维和记忆功能的子空间信赖域算法。该方法既有信赖域算法的特点，又有多信息下降法的特点，故收敛速度较快，初步的数值试验也证实了这一点。 相似文献
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对一般无约束最优化问题从理论上证明了由信赖域型的Ｐｏｗｅｌ－对称－Ｂｒｏｙｄｅｎ拟Ｎｅｗｔｏｎ法与对称秩１拟Ｎｅｗｔｏｎ法产生的点列至少有一极限点是函数的稳定点．对于非线性最小二乘问题，Ｂｒｏｙｄｅｎ－Ｄｅｎｎｉｓ方法、Ｂｅｔｓ方法和Ｂａｒｔｈｏｌｏｍｅｗ－Ｂｉｇｇｓ方法具有同样的全局收敛性 相似文献
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张鸿雁 《中南大学学报(自然科学版)》1993,(3)
本文利用非光滑凸分析基本理论,对无约束非光滑凸最优化问题(I)min f(x),x∈R~n,提出了一类信赖域算法,在一定条件下证明了算法的全局收敛性,并指出了利用次梯度聚集方法实现算法的途径。 相似文献
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韩立兴 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》1993,(6):94-98
提出一种基于齐次模型的信赖域算法，传统的基于二次模型的信赖域算法只是它的一个特例。由于该模型比二次模型更近似目标函数，故新算法优于传统的信赖域算法。 相似文献
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研究给出了一类新的求解无约束优化问题的下降算法.在无任何线搜索下,证明了新算法能够保证充分下降性,并且在采用Wolfe线搜索时,证明了新算法具有全局收敛性.大量的数值试验表明该算法是非常有效的,能够用于广泛的科学计算. 相似文献