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1.
不等式约束最优化的一个具有强收敛性的强次可行方向法 总被引:13,自引:0,他引:13
讨论了非线性不等式约束最优化,利用广义投影技术和强次可行方向法思想,建立了一个新的初始点任意的算法,算法不仅具有全局收敛性,且搜索方向是“二阶”强次可行下降的,在适当假设下,算法具有强收敛性。 相似文献
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讨论非线性等式与不等式约束最优化,用广义投影技术和强次可行方向法思想,建立一个初始点任意的新算法,该算法不仅具有全局收敛性,且搜索方向是强次可行下降的,从而得出更好的强收敛性。 相似文献
3.
马烁 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2014,(8):62-65,100
在CD方法和LS方法的基础上,结合二者的优势,提出了一种求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法,并在强Wolfe线搜索下证明了算法的全局收敛性;数值实验结果表明算法是有效的. 相似文献
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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
6.
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
7.
以优化理论为基础,对求解一般约束优化问题提出一种算法.它对于惩罚因子可以通过算法自我矫正逼近最优项,在一定条件下证明了算法的收敛性.最后给出算例,结合MATLAB数值试验结果验证了这一算法的有效性. 相似文献
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给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法,我们证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时我们还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且本算法给出了比较好的数值结果. 相似文献
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给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法,证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且该算法给出了比较好的数值结果. 相似文献
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给出一类求解非线性无约束优化问题的共轭梯度新算法。 在强Wolfe-Powell线搜索下所给公式具有充分下降性, 所给该新算法具有全局收敛性。 相似文献
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针对普通遗传算法易出现早熟收敛和搜索效率低的缺陷,提出一种基于加权海明距离的自适应遗传算法。该算法综合考虑个体间加权海明距离和适应度值,自适应调整交叉概率和变异概率;采用精英保留法,保证最优个体不被破坏;使用双重停机准则,减少不必要的计算时间,提高遗传搜索效率。最后,运用经典测试函数对该算法进行了仿真实验。结果表明,该算法可以显著提高遗传优化的全局搜索能力,加快遗传算法的收敛速度。 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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针对等式约束优化问题提出了一个带记忆的等式约束信赖域算法。该算法不同于传统的信赖域方法,此信赖域模型是记忆模型,从全局考虑目标函数的下降性而不完全依赖于当前点信息,采用非单调技术得到了算法的全局收敛性和超线性收敛性。 相似文献
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一种快速综合性的遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
对几种改进的遗传算法进行了比较、分析、综合了这几种改进的遗传算法的优缺点后,提出了一种快速综合性的遗传算法,该算法具有收敛速度快,迭代次数少且不易陷入不成熟收敛等特点。仿真结果证实了该算法的有效性。 相似文献
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张培爱 《暨南大学学报(自然科学与医学版)》2006,27(3):350-355
带不等式约束的非线性规划,其KKT条件可以通过NCP函数转化为一个非光滑的方程组,然后用熵光滑化函数光滑化,得到一个带参数的方程组.提出了一个求解该参数方程组的非内点连续化方法,证明了该算法的全局线性收敛和局部二次收敛.计算结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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基于弱拟牛顿方程,Leong W J等人提出了一种单调梯度法,该算法在每次迭代时利用对角矩阵逼近Hessian矩阵,使计算量和存储量明显减少,并且此算法对凸函数具有收敛性。在此算法的基础上,进一步研究了算法对于一般函数的收敛性,并证明了在一定的假设条件下算法仍具有全局收敛性、R-线性收敛性和超线性收敛性。 相似文献