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新的自适应非单调信赖域算法 (2009年)
新的自适应非单调信赖域算法 (2009年)
自然科学
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将前人文献提出的信赖域子问题与非单调技术相结合,得到一种新的非单调的自适应 的信赖域算法,并证明了算法全局收敛性。
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一类新的带线搜索的非单调自适应信赖域算法
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对无约束最优化问题提出了一类新的带线搜索的非单调自适应信赖域算法.新算法采用自适应技术,当试验步不成功时,不重解信赖域子问题,而采用Wolfe线搜索,故相对于原有的算法减少了计算量.并在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性.
一类带线搜索的非单调信赖域算法
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本文对于无约束最优化问题提出了一类新的非单调信赖域算法. 与通常的非单调信赖域算法不同, 当试探步不成功时, 并不重解信赖域子问题, 而采用非单调线搜索, 从而减小了计算量. 在适当的条件下, 证明了此算法的全局收敛性.
带有线搜索的新的非单调自适应信赖域算法 (2007年)
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本文给出了一种新的信赖域算法。该算法以变化的速率来调整信赖域半径的大小。在由信赖域子问题产生的试探步不被接受的情况下,新算法采用线搜索的方法得到下一个迭代点。同时算法采用非单调的技术来加速算法的收敛效果。文中给出了新算法的全局收敛性分析和数值试验的结果。
一种非单调自适应新锥模型信赖域算法 (2010年)
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对无约束优化问题提出一种非单调自适应新锥模型信赖域算法。该算法在每次迭代过程中都能充分利用以前迭代点的二次信息和水平向量信息自动产生一个信赖域半径。证明了新算法的收敛性,并用数值实验证明新算法有望解决大规模优化问题。
一类新的带线搜索的自适应非单调信赖域算法 (2010年)
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对于无约束优化问题提出了一类基于新雒模型的带线搜索的信赖域算法。利用自适应技术,当试探步不成功时,不需重新求解子问题,而采用Armijo线搜索,以减少计算量。在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性。
一类新的自适应非单调谱投影梯度法
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一类新的自适应非单调谱投影梯度法,林骥,宇振盛,该文给出了求解凸约束优化的一类新的自适应非单调谱投影梯度法,主要思想是通过引入具有自适应性的权重参数,使算法在迭代过程中
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求解非线性方程组的非单调自适应信赖域方法 (2008年)
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提出了一个新的求解非线性方程组的信赖域方法,首先把非线性方程组的求解转化成一个非线性优化问题,然后借助非单调技术和信赖域技术求解该问题,从而得到了原方程组的解。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。算法的收敛性得到了证明,初步的数值试验表明了算法的有效性。
非单调线搜索解线性约束优化的信赖域内点算法 (2003年)
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提供了求解线性约束的非线性优化问题的非单调信赖域内点算法。在合理的条件下,证明了算法的整体收敛性,并且在最优解局部范围内获得单位步长的可接受性,从而保证了局部超线性收敛速率。
一类解非线性方程的非单调信赖域的牛顿算法 (2003年)
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提出了一类解非线性方程的非单调信赖域的牛顿算法。证明了此方法的全局收敛性,并给出了它在一定条件下的超线性收敛的结果。
凸约束非线性方程组的非单调信赖域算法 (2007年)
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提出了一种凸约束非线性方程组的非单调信赖域算法,在合理的条件下所提供的算法具有全局收敛性并保持局部收敛速率。
一类非单调信赖域算法 (2007年)
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给出无约束最优化的一类非单调信赖域算法.该算法是对赵英良提出的算法的改进和推广.为了提高这类算法的迭代速度,本文中在rk<0>0.从而放宽了算法的整体约束条件.另外,赵英良提出的算法在||δ(k)||≤σ|| g(k)||成立的条件下证明了算法的全局收敛性和超线性收敛速度.本文试图去掉此约束条件仍得到算法的全局收敛性及其超线性收敛速度,从而推广了非单调信赖域方法的应用范围.
一个带有线搜索的自适应混合折线信赖域算法 (2009年)
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自调节步长的非单调新自适应信赖域算法 (2011年)
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本文提出了求解无约束优化问题的一种可调节步长的非单调自适应信赖域算法.信赖域半径的调整采用了一种新的自适应技术,算法在试探步不被接受时,采用了一种自动调节的步长寻找下一个迭代点,提高了计算的效率.并在合适的条件下,给出了算法的收敛性分析.最后,详细的数值试验表明,算法是有效的.
一类新的带线搜索的非单调自适应信赖域算法 (2012年)
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对无约束最优化问题提出了一类新的带线搜索的非单调自适应信赖域算法.新算法采用自适应技术,当试验步不成功时,不重解信赖域子问题,而采用 Wolfe线搜索,故相对于原有的算法减少了计算量.并在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性.
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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。
求解非线性方程组的非单调自适应信赖域方法 (2011年)
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文章将非线性方程组转化为一个非线性优化问题,结合基于函数值平均权重的非单调技术与自适应信赖域方法求解该问题,从而得到原方程组的解,其中信赖域半径的选取充分应用了当前迭代点的二次信息,新的非单调技术减少了算法的计算量;在合适的条件下,证明了算法的全局收敛性,数值试验表明了算法的有效性。
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