一类修正BFGS算法的局部超线性收敛性

基于Hiroshi Yabe提出的新拟牛顿方程,给出了一类更广泛的修正BFGS算法(MBFGS算法),并在一定的假设条件下,结合Wolfe搜索准则,证明了MBFGS算法具有局部超线性收敛性.数值试验结果表明,对于一般无约束优化,MBFGS算法是正确和有效的.

一种新修正拟牛顿法的超线性收敛性

拟牛顿法是无约束极小化中最有效的算法之一 .通过讨论一种基于新拟牛顿方程的修正拟牛顿法 。

基于新拟牛顿方程的一类超线性收敛的改进BFGS算法

针对无约束最优化问题,在已建立的一类新拟牛顿方程的基础上,把满足于传统拟牛顿方程的一类改进BFGS算法推广到新拟牛顿方程,从而得到一类基于新拟牛顿方程的改进BFGS算法.证明该算法在目标函数为一致凸时具有局部超线性收敛性.

广义拟牛顿算法对一般目标函数的收敛性

本文证明了求解无约束最优化的广义拟牛顿算法在Goldstein非精确线搜索下对一般目标函数的全局收敛性 ,并在一定条件下证明了算法的局部超线性收敛性 .

无约束优化的一个全局收敛算法及其收敛速度

对最速下降法与拟牛顿法的结合算法进行了改进 ,证明了改进算法的全局收敛性 ,而且给出了局部超线性收敛性 .初步的数值计算结果也表明了改进的算法比原算法有更好的收敛效果 .

一个光滑化函数的两个性质(英文)

本文考虑文 [6 ]中提出的光滑化函数 .证明了 :该光滑化函数拥有两个在求解变分不等式和互补问题的非内部连续化算法的全局线性和局部超线性 (或二次 )收敛性分析中非常有用的两个性质 .

基于增广Lagrange函数的RQP方法

1.引言 对于等式约束规划问题 min f(x) s.t. c(x)=0 其中f:Rn→ R,c:Rn→ Rm.