基于稀疏对角拟牛顿方向的非单调超记忆梯度算法

超记忆梯度算法由于其迭代简单和较小的存储需求,在求解大规模无约束优化问题中起着特殊的作用.本文基于稀疏对角拟牛顿技术,结合修正Gu和Mo非单调线搜索步长规则,建立了求解大规模无约束最优化问题的非单调超记忆梯度新算法,给出了算法的全局收敛性分析.新算法具有算法稳定、计算简单的特点可用于求解病态和大规模问题.数值例子表明算法有效稳定.

大步长非单调线搜索规则的Lampariello修正对角稀疏拟牛顿算法的全局收敛性

本文在Zhang H.C.的非单调线搜索规则基础上,结合Shi Z.J.大步长线搜索技巧提出了新的大步长的非单调线搜索规则,设计了求解无约束最优化问题的大步长非单调线搜索规则的Lampariello修正对角稀疏拟牛顿算法,在▽f(x)一致连续的条件下给出了算法的全局收敛性和超线性收敛性分析.数值例子表明算法是有效的,适合求解大规模问题.

基于对角稀疏拟牛顿技术的非单调曲线搜索的记忆梯度算法

基于对角稀疏拟牛顿技术,结合曲线搜索步长规则、Gu N.Z.非单调技术,建立一种新的求解无约束最优化问题的记忆梯度算法,同时,给出了算法的全局收敛性分析。数值例子表明:算法是有效的,适合求解大规模问题。

新非单调线搜索规则的Lampariello修正对角稀疏拟牛顿算法

本文设计了求解无约束最优化问题的新的非单调线搜索规则的Lampariello修正对角稀疏拟牛顿算法.新的步长规则类似于Grippo非单调线搜索规则并包含Grippo非单调线搜索规则作为特例.新的步长规则在每一次线搜索时得到一个相对于Grippo非单调线搜索规则的较大步长,同时保证算法的全局收敛性.数值例子表明算法是有效的,适合求解大规模问题.

半无限规划的改进序列线性方程组算法

基于离散技术,结合对角稀疏拟牛顿技巧,建立了初始点任意下的求解半无限规划的序列线性方程组算法,并证明了算法的全局收敛性和一步超线性收敛性.数值例子表明算法是有效的.