摘要
基于简单二次函数模型,结合非单调技术,建立了一个新的求解无约束最优化问题的非单调信赖域算法,并证明了算法的全局收敛性及超线性收敛性.数值例子表明算法是有效性的,适合求解大规模问题.
A new non-monotone trust region algorithm with simple quadratic models is proposed. Under certain conditions, the global and super-linear convergence properties of this new method are proved. Numerical results show that the new algorithm is efficient, and attractive for large-scale optimization problems.
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2009年第4期470-483,共14页
Journal of Systems Science and Mathematical Sciences
基金
国家自然科学基金(10571106)
中国石油大学博士基金(Y040804)资助项目.
关键词
无约束最优化
非单调信赖域算法
超线性收敛
数值实验.
Unconstrained optimization, non-monotone trust region method, super-linear convergence, numerical experiment.
