一个修正Liu-Storey共轭梯度法的全局收敛性

基于无记忆BFGS拟牛顿法结构提出一个新的修正Liu-Storey(LS)非线性共轭梯度法(简称MLSCG算法)。在精确线搜索下MLSCG算法化归为标准的LS共轭梯度算法。MLSCG算法产生的搜索方向不依赖于线搜索准则而具有充分下降性。新方法在一个Armijo型线搜索下具有全局收敛性。数值试验表明:对于多数算例,新算法比PRP、HS、LS算法具有更好的计算结果。

修正Wolfe线搜索下的一类谱共轭梯度法

在已有文献的基础上对共轭参数进行凸组合、修正谱参数,提出一种新的求解大规模无约束优化问题的谱共轭梯度法。该方法使每次迭代都自动产生一个不依赖于任何线搜索的下降方向,并在一定条件下建立了此方法的全局收敛性。

二维PSD非线性修正共轭梯度算法

根据光电位置敏感器件的原理和光点位置方程分析了PSD的非线性成因,并根据PSD的非线性特点,提出用神经网络的共轭梯度算法对PSD的非线性进行补偿·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过神经网络建立PSD实际输出与其理想值之间的非线性映射关系,实现光电位置敏感器件非线性补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除非线性的影响,而且在神经网络的输出端得到期望的线性输出·从而使PSD的B区获得了与A区近似的线性度,故在不增加成本,不改变测量设备复杂度的情况下,扩大了测量范围,提高了B区的测量准确度及数据的置信度·

多变量矩阵方程异类约束解的修正共轭梯度法

基于求解线性代数方程组的共轭梯度法,通过对相关矩阵和系数的修改,建立了一种求多矩阵变量矩阵方程异类约束解的修正共轭梯度法.该算法不要求等价线性代数方程组的系数矩阵具备正定性、可逆性或者列满秩性,因此算法总是可行的.利用该算法不仅可以判断矩阵方程的异类约束解是否存在,而且在有异类约束解,不考虑舍入误差时,可在有限步计算后求得矩阵方程的一组异类约束解;选取特殊初始矩阵时,可求得矩阵方程的极小范数异类约束解.另外,还可求得指定矩阵在异类约束解集合中的最佳逼近.算例验证了该算法的有效性.

一个新的修正HS共轭梯度法及全局收敛性

提出了一个新的修正HS共轭梯度算法解决无约束优化问题,该算法的特点是,搜索方向总是目标函数的下降方向,且不依赖于使用何种线搜索;特别是,若使用精确线搜索,该算法退化成标准的HS共轭梯度法.且在适当的假设条件下,证明了文章提出的算法具有全局收敛性,最后数值实验表明,文章提出的算法是可行的.

一类非单调修正DY共轭梯度法

研究了一类非单调线搜索修正DY法,在适当的条件下,对一般非凸函数,证明了在新给出的非单调线搜索下修正的DY共轭梯度方法的全局收敛性,数值结果表明了该算法的有效性。

求线性矩阵方程异类约束解的修正共轭梯度法

基于求解线性代数方程组共轭梯度法的基本思想,给出求线性矩阵方程异类约束解的修正共轭梯度法,并证明算法的有限步收敛性问题.利用该算法不仅可以判断线性矩阵方程的异类约束解是否存在,而且在有异类约束解时,可通过选取特殊的初始矩阵,求得唯一极小范数异类约束解.同时,能够给出指定矩阵在异类约束解集合中的最佳逼近矩阵.数值算例表明,该算法是有效的.

一类修正DY共轭梯度法及其全局收敛性

对DY共轭梯度方法进行修正,使得修正的共轭梯度方法(MDY*)在Wolfe线搜索下满足充分下降条件和全局收敛性.

求解第一类Fredholm积分方程的修正CD共轭梯度法

为了求解第一类Fredholm积分方程,提出了一种修正的CD共轭梯度法,该算法在CD共轭梯度法上增加了一个梯度参数,并证明了该算法的全局收敛性。数值实验表明,与奇异值分解法相比,修正的CD共轭梯度法更有效。

求解对称非线性方程组的两种修正MHS无导数型共轭梯度法

针对对称非线性方程组的求解问题,使用近似梯度代替精确梯度,构造了两种修正的MHS无导数型共轭梯度法,这两个算法的显著特征是搜索方向均为下降方向,且适用于求解大规模的对称非线性方程组问题。在适当的条件下,充分利用方程组的对称性结构,证明了算法的全局收敛性。数值试验表明这两种算法是求解大规模对称非线性方程组的有效算法。

修正HS共轭梯度法在大规模信号重构问题中的应用

本义研究了压缩感知在大规模信号恢复问题中应用的问题.利用修正HS共轭梯度法及光滑化方法,获得了具有较好重构效果的算法.数值实验表明用修正HS共轭梯度法解决大规模信号恢复问题是可行的.

基于修正共轭梯度算法的设计类App图像识别算法的研究

源于设计类App中图像识别技术的研究,结合图像的颜色、纹理、形状、空间关系特征,分别构造了4个特征矩阵将图片特征信息二值化,把图像识别中搜索匹配问题转化为一类线性矩阵方程计算问题。结合修正共轭梯度算法创建求这类线性矩阵方阵的迭代算法,解决了设计类App中图像搜索近似匹配问题。

两个修正的DL共轭梯度法

基于带有割线条件的DL方法,提出了两个满足改进的割线条件的修正共轭梯度方法——MDDL1方法与WMDDL1方法.在步长满足Wolfe线搜索的条件下,证明了MDDL1方法具有充分下降性;进一步地证明了WMDDL1方法不依赖任何线搜索具有充分下降性;最后分析和证明了两个方法在步长满足强Wolfe线搜索的条件下对一般函数均具有全局收敛性.

一种修正的PRP共轭梯度法的全局收敛性

针对张丽提出的一种修正的PRP方法——NPRP法,在广义Wolfe下证明了NPRP法的全局收敛性.

非线性极大极小问题一个修正FR共轭梯度法

基于指数光滑化函数,提出了一个求解非线性极大极小问题修正FR共轭梯度算法.在每一次迭代中,通过Armjio非精确线搜产生步长,利用几何减小策略调整指数光滑化函数中的罚参数.在适当的假设条件下,新算法具有全局收敛性.

改进的混合共轭梯度法求解无约束优化算法

为克服一般的共轭梯度法搜索步长较小、收敛速率慢的不足,提出一种改进的混合共轭梯度算法。引入修正的Armijo线搜索技术,保证该算法的充分下降性,结合拟牛顿法中对Hessen矩阵的近似方法,改进一般共轭梯度法的搜索方向,提高算法的搜索速率,给出该共轭梯度算法的收敛性证明。在标准的无约束优化问题上对该改进共轭梯度算法进行测试,将该算法应用于某化工网络优化模型的求解中,均取得较好的结果。实验结果表明,该共轭梯度算法有较好的收敛速度,有效降低了计算时间。

一种改进的三维子空间极小化共轭梯度法

利用满足修正割线方程的Hessian矩阵近似二次模型中的Hessian阵,通过在三维子空间中极小化此二次模型导出搜索方向,并结合非单调线搜索策略和重启技术,提出一种改进的三维子空间极小化共轭梯度算法,并在一些合理假设下,证明了算法的全局收敛性.针对Andrei测试函数集,数值实验验证了新算法的有效性.

求解无约束优化问题的一类谱共轭梯度法

针对无约束优化问题,提出一类谱共轭梯度法.谱共轭梯度法是对TS、GN及MPRP方法的修正,使得在任何线性搜索条件下都具有充分下降性.并且在Armijo型线性搜索条件下,证明了该类算法的全局收敛性.与GN、SFR及MPRP方法进行比较,数值结果表明:谱共轭梯度法是可行的,特别对于大规模无约束优化问题更有效.

钢管混凝土拱桥拱肋模型修正方法研究

由于荷载或环境因素,在役钢管混凝土(CFST)拱桥的实际状态与新建时的状态存在差异,针对钢管混凝土拱桥主要受力部分钢管混凝土拱肋,提出基于共轭梯度法并结合空间曲率模态差对其计算模型进行修正的方法。通过对一个单圆管钢管混凝土拱肋的模型修正,验证该方法的有效性。结果表明:基于曲率模态和固有频率的目标函数比基于曲率模态的目标函数修正效率高了1倍;目标函数取前2阶曲率模态的修正精度明显高于取1阶曲率模态的修正精度,损伤区域越多越明显;损伤区域越多,修正精度越低,需要的模态阶数越高;该方法不仅可以对模型进行修正,还可用于损伤识别和诊断。

Alifanov迭代修正法估计非线性热传导未知热源函数

本文介绍热传导反问题中未知热源函数Alifanov迭代修正法估计的详细步骤;介绍了应用共轭梯度法的过程中,求解残差平方函数梯度的过程;并介绍了非线性估计的应用实例。