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 .

广义拟牛顿算法对一般目标函数的收敛性

对于无约束最优化问题minf(x),x∈Rn,提出了一种广义拟牛顿算法,并且讨论了广义拟牛顿算法对一般目标函数的全局收敛性,以及当f(x)满足Lipschitz连续的条件下,证明了相应的超线性收敛定理。

求解非凸函数优化问题的修正广义拟牛顿算法

对无约束最优化问题,提出了一种修正的广义拟牛顿算法,证明了该算法对非凸函数在Goldstein非精确线搜索下具有全局收敛性.

解互补问题的一类广义拟牛顿算法

互补问题在实际生活中有着广泛的应用,是当前研究的一个热点问题,从而产生了很多的解决途径。本文利用互补函数将互补问题转化为一个无约束最优化问题,从而构造了一类求解互补问题的广义拟牛顿算法,并从理论上给出了无约束最优化问题的解是原互补问题解的一个充分条件。数值实验表明算法不仅可行而且效果较好。

一类广义拟牛顿算法的收敛性

本文提出一类广义拟牛顿算法,新类算法降低了关于目标函数的假设条件,将线搜索扩展 到一般形式,它概括了若干种常用的非精确线搜索技术.此外,算法对迭代校正公式中的参数Φk的 选取范围做了较大扩展(可以取负值).

一般无约束优化问题的广义拟牛顿法

对一般目标函数极小化问题的拟牛顿法及其全局收敛性的研究,已经成为拟牛顿法理论中最基本的开问题之一．本文对这个问题做了进一步的研究,对无约束优化问题提出一类新的广义拟牛顿算法,并结合Goldstein线搜索证明了算法对一般非凸目标函数极小化问题的全局收敛性．

非凸无约束优化问题的广义拟牛顿法的全局收敛性

本文对无约束优化问题提出一类新的广义拟牛顿法,并采用一类非精确线搜索证明了算法对一般非凸目标函数极小化问题的全局收敛性.

非凸无约束优化问题一个修正的广义DFP型拟牛顿法

对一般非凸无约束优化问题提出了一类在修正的DFP算法下的广义拟牛顿算法,证明了该算法对非凸函数在Goldste in非精确线搜索下具有全局收敛性.

一类修正的广义拟牛顿法解互补问题

互补问题自被提出至今,人们对它进行了一系列研究,提出了许多有效算法,比较常用的有投影法、内点法、光滑(非光滑)牛顿法等。本文利用Fischer-Burmeister函数将互补问题转化为无约束优化问题,再利用修正的广义拟牛顿算法求解。改进后的算法经数值实验验证有良好的数值效果。