实际工程应用的很多非线性规划(NLP)模型都是非光滑问题,传统优化技术如拟牛顿法或最速下降法无法很好地求解这些问题.不依赖于方向导数计算或逼近的直接搜索法(Direct Searches)或支撑集搜索法GSS(Generating Set Searches)在近几年来...实际工程应用的很多非线性规划(NLP)模型都是非光滑问题,传统优化技术如拟牛顿法或最速下降法无法很好地求解这些问题.不依赖于方向导数计算或逼近的直接搜索法(Direct Searches)或支撑集搜索法GSS(Generating Set Searches)在近几年来得到较多的关注和研究.本文对GSS约定的一些要求,如充分下降和简单下降条件对步长接受准则的影响,如何避免较差的下降方向和迭代步长,为什么必须给定步长收缩因子的上界等进行标注,以便为该领域的进一步深入研究提供参考.展开更多
文摘实际工程应用的很多非线性规划(NLP)模型都是非光滑问题,传统优化技术如拟牛顿法或最速下降法无法很好地求解这些问题.不依赖于方向导数计算或逼近的直接搜索法(Direct Searches)或支撑集搜索法GSS(Generating Set Searches)在近几年来得到较多的关注和研究.本文对GSS约定的一些要求,如充分下降和简单下降条件对步长接受准则的影响,如何避免较差的下降方向和迭代步长,为什么必须给定步长收缩因子的上界等进行标注,以便为该领域的进一步深入研究提供参考.