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1.
本文在参考文献[6]的基础上,进一步修正了原对称秩1拟牛顿法,从而提出了一个新的对称秩1变尺度算法,此法具有形式简单、易于计算的特点。并且我们证明了此新算法具有较好地全局收敛性质。 相似文献
2.
为了从理论上证明基于新拟牛顿方程的改进拟牛顿方法比传统的拟牛顿方法有更好的收敛效果,对改进的SR1拟牛顿方法进行了深入的研究,在变尺度矩阵序列正定有界的条件下,证明了算法在每n+p(p≥1)步迭代中至少有p步是好的(q超线性步),进而证明了算法的2n步q二次收敛性。 相似文献
3.
本文提出了一类新的求解无约束最优化问题的信赖域算法.新算法将Goldstein线搜索技术与信赖域方法相结合,并通过伪Newdon-δ族校正公式计算信赖域子问题中的Bk,使算法不仅不需重解子问题,而且每步迭代都满足弱拟牛顿方程,保证了目标函数的近似Hesse阵Bk的正定性.在适当的条件下,证明了此算法的全局收敛性和Q-二... 相似文献
4.
针对无约束最优化问题,提出了一个基于新拟牛顿方程Bk+1Sk=yk^*的新改进BFGS算法,并在目标函数一致凸的假设条件下证明了该算法的全局收敛性。 相似文献
5.
针对无约束优化问题,将Goldstein非精确线搜索技术引入伪Newton-B族算法.在假设目标函数f(x)二阶连续可微有下界,水平集L={x|f(x)≤f(x(1))}有界的条件下,证明该算法对一般目标函数的全局收敛性,得到一个条件更弱的结论. 相似文献
6.
7.
在Hiroshi Yabe等提出的新拟牛顿方程基础上,给出一类新拟牛顿算法(称为MBFGS算法),同时在一定的假设条件下,结合Wolfe搜索准则,证明了MBFGS算法具有全局收敛性,并进行了数值试验,结果表明,对于一般的无约束优化,本文的MBFGS算法是正确和有效的. 相似文献
8.
付巧峰 《西北大学学报(自然科学版)》2012,(4):581-584
目的研究非凸函数的无约束最优化问题的算法。方法提出求解该问题的一种混合牛顿算法。结果新算法能有效弥补牛顿算法要求目标函数"凸"的局限性,从而推广了牛顿算法的适用范围,在一定条件下新算法仍具有全局收敛性和二次收敛性。结论新的算法是有效可行的。 相似文献
9.
对无约束最优化问题,提出了一种修正的广义拟牛顿算法,证明了该算法对非凸函数在Goldstein非精确线搜索下具有全局收敛性. 相似文献
10.
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
11.
12.
给出一种新的Armijo型的线搜索,在该搜索下PR共轭梯度算法能保证无约束最优化问题的全局收敛性。 相似文献
13.
对无约束优化问题提出了一个新的拟Newton法(伪Newton-R族算法),这种方法具有二次终止性及调比不变性。它产生的近似Hesse阵序列保持正定对称传递性。该算法对一致凸函数具有全局收敛性的超线性收敛性。 相似文献
14.
对求解无约束优化问题的共轭梯度法中的方向参数给定新的区间取法,将HS共轭梯度参数限制在此区间上,保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,在此基础上提出了修正HS共轭梯度算法(MHS),并在较弱的条件下讨论了新算法在广义Armijo步长搜索下的全局收敛性。数值试验结果表明,新算法比广义Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度算法有效。 相似文献
15.
对求解无约束优化问题的共轭梯度法中的方向参数给定新的区间取法,将HS共轭梯度参数限制在此区间上,保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,在此基础上提出了修正HS共轭梯度算法(MHS),并在较弱的条件下讨论了新算法在广义Armijo步长搜索下的全局收敛性.数值试验结果表明,新算法比广义Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度算法有效. 相似文献
16.
赵丹 《贵州师范大学学报(自然科学版)》2012,30(2):65-67
提出求解无约束优化问题的一个修正拟牛顿信赖域方法。算法可以保持信赖域子问题海森矩阵的正定性。在适当条件下,证明了算法的全局收敛性,并通过数值实验说明了算法的可行性。 相似文献
17.
在较弱条件下给出了5种线搜索准则下的线搜索方法的收敛结论,这些结论对于构造快速有效的收敛算法是十分有用的。表明了搜索方向在这些方法中起主要作用,同时步长在一定条件下保证了算法的全局收敛性。说明了算法可用于求解更广泛的无约束优化问题。 相似文献
18.
孙敏 《云南大学学报(自然科学版)》2008,(Z1)
提出了一类修正的共轭梯度方法.该方法的显著特点是在无需线性搜索的条件下每次搜索方向都是充分下降方向.在较弱的条件下证明了这类方法的全局收敛性. 相似文献
19.
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
20.
提出了一类新的求解无约束最优化问题的非单调信赖域算法.不同于传统的非单调信赖域算法,此算法在每步都采用非单调W olfe线搜索得到下一个迭代点.这样得到的新算法不仅不需重解子问题,而且在每步迭代满足新拟牛顿方程同时保证目标函数的近似Hessen阵Bk的正定性.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的有效性. 相似文献