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基于对角隐式Runge-Kutta公式的无约束优化方法
1
作者
罗新龙
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2004年第2期248-252,267,共6页
通过把一个无约束优化问题转化为一个等价的常微分方程,利用二阶半对角隐式Runge Kutta公式构造了求解无约束优化问题的LRKOPT算法。LRKOPT算法具有与IMPBOT方法相似的数值特性,但LRKOPT算法可以看成是最速下降方向与牛顿法方向的非线...
通过把一个无约束优化问题转化为一个等价的常微分方程,利用二阶半对角隐式Runge Kutta公式构造了求解无约束优化问题的LRKOPT算法。LRKOPT算法具有与IMPBOT方法相似的数值特性,但LRKOPT算法可以看成是最速下降方向与牛顿法方向的非线性组合,而IMPBOT方法为它们两者之间的线性组合。在目标函数为一致凸函数的假设条件下,证明了LRKOPT方法的具有全局收敛和局部超线性收敛性。数值结果表明LRKOPT方法具有很好的数值稳定性并且LRKOPT方法的计算效率优于IMPBOT方法。
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关键词
全局收敛
超线性收敛
对角隐式Runge-Kutta公式
无约束优化
lrkopt算法
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职称材料
题名
基于对角隐式Runge-Kutta公式的无约束优化方法
1
作者
罗新龙
机构
北京邮电大学信息工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2004年第2期248-252,267,共6页
基金
国家自然科学基金(90204001)
北京邮电大学信息工程学院基金(010719)资助课题
文摘
通过把一个无约束优化问题转化为一个等价的常微分方程,利用二阶半对角隐式Runge Kutta公式构造了求解无约束优化问题的LRKOPT算法。LRKOPT算法具有与IMPBOT方法相似的数值特性,但LRKOPT算法可以看成是最速下降方向与牛顿法方向的非线性组合,而IMPBOT方法为它们两者之间的线性组合。在目标函数为一致凸函数的假设条件下,证明了LRKOPT方法的具有全局收敛和局部超线性收敛性。数值结果表明LRKOPT方法具有很好的数值稳定性并且LRKOPT方法的计算效率优于IMPBOT方法。
关键词
全局收敛
超线性收敛
对角隐式Runge-Kutta公式
无约束优化
lrkopt算法
Keywords
global convergence
superlinear convergence
Runge-Kutta method
unconstrained optimization
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于对角隐式Runge-Kutta公式的无约束优化方法
罗新龙
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2004
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