凸约束优化的非单调信赖域算法的收敛性

本文对凸约束优化问题提出一类新的非单调信赖域算法 ,在二次模型 Hesse矩阵{ Bk}一致有界条件下 ,证明了算法具有强收敛性 ;在 { Bk}线性增长的条件下 ,证明了算法具有弱收敛性 ;这推广了现有线性约束或凸约束优化问题的各种信赖域算法 。

无约束优化问题的锥模型回溯过滤信赖域算法

基于锥模型信赖域框架,结合多维滤子集技巧,提出一个求解无约束优化问题的回溯过滤信赖域算法,锥模型比二次模型更一般,其信赖域模型是它的一个特例.而且对比于一般的二次模型,更多地利用了每一个迭代点的信息.本文在通常的假设条件下,分析了算法的全局收敛性.

科技经济问题中的数学建模应用——评《数学建模算法与应用》

科技经济,简单的来说,就是科技的进步有助于经济的增长,或者科技的发展依赖经济的支撑。因此科技经济问题,总的来说,就是处理好科技与经济之间的相互关系的问题,需要在不同的阶段,意识到科技与经济的主导关系。其中科技经济问题在具体的处理过程中,可以运用数量关系进行简化,从而深入挖掘出核心的影响因子。

闭连续函数的数列逆保持性

解决了收敛数列连续函数保持性的一个逆问题.即对于f(D)中任一收敛数列y{n},必存在D中收敛数列{xn},使得{f(xn)}是y{n}的子数列,其中DR,f(x)是D上的闭连续函数.

线性约束优化的一类非单调信赖域算法

§ 1.引言 考虑线性约束优化问题:min.f(x),s.t. aT/ix=bi,i∈E,aT/i x≥bi,i∈I,(1.1)其中f(x)是可行域X={x∈Rn|aT ix=bi,i∈E;aTix≥bi,i∈I}上的连续可微函数.