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相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
在传统信赖域方法的基础上,提出了求解无约束最优化问题的一个新的带非单调线搜索的信赖域算法.该算法采用非单调Wolfe线搜索技术获得迭代步长,新算法在每一迭代步只需求解一次信赖域子问题,克服了每次迭代求解信赖域子问题时计算量较大的缺点.在一定条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明该算法是有效的.  相似文献   

2.
讨论了求解无约束最优化问题的信赖域算法,给出了一种改进的非单调信赖域算法,该算法通过改变预计下降量,使其与实际下降量对应起来,且这种改变保持算法的收敛性.  相似文献   

3.
受文献[14]的启发,针对无约束优化问题提出了一个基于二次模型的非单调信赖域算法;算法结合自适应技术,避免信赖域半径更新的盲目性;并引入新的非单调技术,利用非单调Armijo线搜索得到步长,进而产生新的迭代点;在文献[14]减少一个假设条件的情况下,证明了该算法的全局收敛性,数值实验表明了算法的有效性。  相似文献   

4.
针对无约束优化问题,每次迭代充分利用当前迭代点及其一阶导数的信息自动生成一个信赖域半径,并结合BFGS算法的优点,构造了无约束优化问题的一种非单调自适应-BFGS算法.在一定条件下,给出了算法的全局收敛性以及具有超线性收敛速度的证明.  相似文献   

5.
朱光军  韦增欣  陆莎 《广西科学》2010,17(1):36-38,42
为了减少求解信赖域子问题的次数,通过对当前目标函数下降量与成功迭代的目标函数下降量最小值的比较,提出一个新的解无约束优化问题的信赖域算法,证明了该算法的全局收敛性,并用数值实验说明新算法是有效的.  相似文献   

6.
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   

7.
利用新拟牛顿方程及其修改BFGS校正公式,将非单调Wolfe线搜索技术与信赖域相结合,提出了一类拟牛顿非单调信赖域算法。在较弱的条件下,证明了此算法的全局收敛性。数值结果表明该算法是有效的。  相似文献   

8.
非单调无约束最优化信赖域方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.
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   

10.
一种无约束优化的非单调拟牛顿信赖域算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种新的信赖域算法, 使子问题产生的试探步 dk始终保持在信赖域中, 在每次迭代过程中, 试探步dk均能得到校正, 当试探步不被接受时, 采用非单调线搜索技术, 无需重解子问题. 在适当的条件下, 证明了算法的全局收敛性.  相似文献   

11.
非光滑单值优化的信赖域算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
提供了求解非光滑单值优化问题的信赖域算法.基于线性规划的对偶理论,将目标函数的方向导数转化成线性规划,从而使信赖域子问题容易数值求解. 在合理的条件下,证明了算法的整体收敛性和局部超线性收敛速率.  相似文献   

12.
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   

13.
提供了分解投影拟牛顿法结合非单调信赖域算法求解非线性等式约束优化问题。在合理的条件下,证明了算法的整体收敛性,通过引进二阶矫正步克服了MARATOS效应,使算法保持了局部超线性收敛速度。  相似文献   

14.
无约束优化中带线搜索的非单调信赖域算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
莫降涛  颜世翠  刘春燕 《广西科学》2006,13(2):96-101,108
将信赖域与线搜索方法相结合,采用非单调技术,提出一种求解无约束优问题的非单调信赖域算法,并在适当的条件下,证明算法有全局收敛性和Q-二次收敛性.算法在试探步不被接受时,采用非单调线搜索寻找下一迭代点.算法克服了传统非单调算法中用于产生非单调性的参考函数值远大于实际函数值的问题.初步的数值试验证实算法是有效的.  相似文献   

15.
微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术.文章针对利用微粒群优化算法进行多极值点的函数优化时,存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题,把信籁域搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于信籁域搜索的微粒群优化算法(TRPSO).该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真计算结果表明,该算法的性能优于混沌微粒群优化算法(CPSO)和基本微粒群优化算法(PSO).  相似文献   

16.
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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