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1.
宁伟 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》2001,24(3):243-247
X.Chen给出了一个用于解决LC^1线性约束优化问题的BFGS-SQP算法,这个算法是用Armijo线性搜索原则来求步长的。采用Wolfe线性搜索原则来替代该BFGS-SQP算法的Armijo原则,经过类似的分析,同样得到了BFGS-SQP算法的全局收敛性及超线性收敛性。 相似文献
2.
在文献[1]中Xiaojun Chen给出了一个用于解决LC^1线性约束优化问题BFGS-SQP算法。这个算法是用Armijo线性原则来求步长的。本文采用Wolfe线性搜索原则来替代该BFGS-SQP算法的Armijo原则,经过类似的分析,同样得到了BFGS-SGP算法的全局收敛性及超线性收敛性。 相似文献
3.
基于拟蒙特卡洛随机模拟的Wolef—BFGS—SQP法对随机规划的再研究。对于求解LCI函数优化的BFGS—SQP算法,改用Wolef线性搜索原则,同样得到了该算法的全局收敛性,并把它推广到解决随机规划的问题上去。在随机模拟过程的处理上采用拟蒙特卡洛随机模拟技术,鉴于计算量比较大的问题,采用仅多加一个线性约束的信赖域技术计算,即可克服收敛慢等的缺点。 相似文献
4.
侯亚亭 《曲阜师范大学学报》2013,39(2)
针对大规模无约束优化问题,提出非单调线搜索模型,将其用于有限存储BFGS算法,得到一种修正有限存储BFGS算法;继而在适当的条件下,建立算法的全局收敛及超线性收敛性.最后通过数值算例说明算法的有效性. 相似文献
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6.
针对非线性优化问题,提出了一种新的SQP算法.其特点为:每次迭代只需求解一个二次规划;算法能自动产生一个校正方向,从而避免Maxatos效应;在一定条件下算法具有全局收敛性和超线性收敛性。 相似文献
7.
《河南科技大学学报(自然科学版)》2014,(4)
对于非线性约束优化问题,提出了一种新的无罚函数和滤子的SQP算法。根据优化问题的一阶KKT条件,利用乘子和3-分片NCP函数,得到非光滑方程以致简化优化问题。在线搜索的过程中,采用无罚函数和滤子的方法。同时证明了该SQP算法是可行的,并具有全局收敛性。 相似文献
8.
本文用 Lagrange 函数作为下降函数,给出了求解一般约束优化问题的一个SQP 方法,在一定的假设条件下证明了该方法具有全局收敛性和局部超线性收敛性. 相似文献
9.
本文提出了一个大规模有界约束优化的积极集算法。积极集利用ε-近似技术识别。搜索方向有两部分构成:非积极变量所在空间的搜索方向采用有限记忆BFGS方法计算;另一部分通过一个显式计算。最后,在较弱条件下,证明了算法具有全局收敛性。 相似文献
10.
对于非线性约束优化问题,提出了一种新的无罚函数和滤子的SQP算法。根据优化问题的一阶KKT条件,利用乘子和3-分片NCP函数,得到非光滑方程以致简化优化问题。在线搜索的过程中,采用无罚函数和滤子的方法。同时证明了该SQP算法是可行的,并具有全局收敛性。 相似文献
11.
张峰 《合肥学院学报(自然科学版)》2013,(4):7-12
在前人提出的扰动BFGS算法的基础上,结合谱尺度算法的思想,提出一种扰动谱尺度BFGS算法,建立算法的全局收敛性定理,本研究证明该扰动谱尺度BFGS算法在一定条件下采用单调Wolfe-Powell型线性搜索和非单调Wolfe-Powell型线性搜索均具有全局收敛性,同时还证明采用单调Wolfe-Powell型线性搜索具有2-线性收敛性. 相似文献
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带有固定步长的非单调信赖域方法 总被引:3,自引:0,他引:3
该文提出一种新的非单调信赖域方法.当试探步不能被接受时,算法沿着试探步的方向求得下一个迭代点,其中步长利用固定公式计算.这种方法既避免了重复求解信赖域子问题,又减少了线搜索方法计算函数值的次数.该文采用的非单调策略是基于张洪超和Hanger(2004)出的非单调线搜索技术.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性及超线性收敛性.最后给出了初步的数值实验结果. 相似文献
16.
介绍了一种线搜索滤子SQP算法,在适当的条件下证明了它的全局收敛性。该算法无需使用罚函数作为价值函数,也不需要可行性恢复阶段,对滤子接受条件有所改进,使其更容易接受好的迭代步,数值结果表明它是非常的。 相似文献
17.
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
18.
利用王长钰等人提出的一种新型线搜索条件对Dai-Yuan非线性共轭梯度法进行了研究。根据这一新型的线搜索条件,结合DY共轭梯度法的方向计算公式,我们在文中提出了一个求解非线性无约束优化问题的算法。当搜索方向为下降方向时,给出了算法的全局收敛性结果及证明过程。 相似文献
19.
基于文献[6]中的βkb的构造方法,提出了一种新的谱共轭梯度法,证明了该方法不依赖于任何线搜索具有充分下降性,在Armijo线搜索下证明了算法具有全局收敛性.数值试验结果表明:在Armijo线搜索下,该方法明显优于SFRA、SPRPA算法. 相似文献