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GLOBAL CONVERGENCE OF NONMONOTONIC TRUST REGION ALGORITHM FOR NONLINEAR OPTIMIZATION 被引量:1
1
作者 Tong Xiaojiao 1,2 \ Zhou Shuzi 1 1 Dept. of Appl.Math.,Hunan Univ.,Changsha 41 0 0 82 .2 Dept.of Math.,Changsha Univ.of Electric Power,Changsha41 0 0 77 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2000年第2期201-210,共10页
A trust region algorithm for equality constrained optimization is given in this paper.The algorithm does not enforce strict monotonicity of the merit function for every iteration.Global convergence of the algorithm i... A trust region algorithm for equality constrained optimization is given in this paper.The algorithm does not enforce strict monotonicity of the merit function for every iteration.Global convergence of the algorithm is proved under the same conditions of usual trust region method. 展开更多
关键词 Nonmonotone algorithm equality constrains trust region method global convergence.
全文增补中
一种基于L-函数的非单调自适应信赖域算法
2
作者 张杰 朱子旋 +1 位作者 芮绍平 曾柔 《山西大同大学学报(自然科学版)》 2023年第4期25-28,共4页
利用函数L-就无约束优化问题提出了一种非单调自适应信赖域算法。算法中信赖域半径自动更新依赖函数L-,步长的求解采用了非单调wolfe线搜索技术。在一定条件下,证明了算法的全局收敛性,数值实验表明算法稳定有效。
关键词 无约束优化 信赖域算法 自适应策略 全局收敛性
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一个新的BFGS信赖域算法 被引量:17
3
作者 袁功林 韦增欣 《广西科学》 CAS 2004年第3期195-196,200,共3页
给出能够保持校正矩阵是正定的新的 BFGS信赖域算法 ,以及该算法的全局收敛性和其二次收敛速度 .
关键词 信赖域算法 BFGS方法 全局收敛性 收敛速度
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基于变尺度寻优和遗传搜索技术的模糊神经网络全局学习算法 被引量:5
4
作者 张良杰 李衍达 陈惠民 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第11期6-11,5,共7页
本文给出了一种将改进的拟牛顿算法与具有新型交配方式和可变变异概率的遗传算法相结合的全局寻优算法,用以搜索模糊神经网络误差函数的全局最小点。在拟牛顿算法中采用了一种基于模糊推理和组合插值技术的线性搜索算法,可以用较少步... 本文给出了一种将改进的拟牛顿算法与具有新型交配方式和可变变异概率的遗传算法相结合的全局寻优算法,用以搜索模糊神经网络误差函数的全局最小点。在拟牛顿算法中采用了一种基于模糊推理和组合插值技术的线性搜索算法,可以用较少步数得到二次型置信区间内的全局最优步长,确保局部寻优具有快速收敛特性。关于算法分析的定理证明了这种混合算法对于紧致集内的权向量构成的任意连续函数能依概率1收敛于全局极小值。计算机仿真结果表明,本算法既具有较快的收敛速度,又具备良好的全局收敛特性。 展开更多
关键词 拟牛顿算法 组合插值 置信区间 模糊神经网络
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等式约束优化的信赖域法 被引量:3
5
作者 王芳华 高成修 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2009年第4期529-534,共6页
本文研究了约束优化信赖域法中的线性化约束条件在信赖域内无解的问题.利用一种基于增广Lagrange函数的方法.获得了一个改进的约束优化的信赖域法.该法的线性化约束条件在信赖内有解,并且具有全局收敛性和超线性收敛性.
关键词 增广LAGRANGE函数 信赖域法 全局收敛性 超线性收敛性 等式约束优化
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一种无约束优化的非单调拟牛顿信赖域算法 被引量:3
6
作者 孙中波 段复建 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期497-501,共5页
提出一种新的信赖域算法,使子问题产生的试探步dk始终保持在信赖域中,在每次迭代过程中,试探步dk均能得到校正,当试探步不被接受时,采用非单调线搜索技术,无需重解子问题.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性.
关键词 非单调线搜索 拟牛顿法 信赖域算法 全局收敛性
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解无约束最优化问题的一个非单调的新的BFGS信赖域算法 被引量:3
7
作者 党亚峥 景书杰 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第5期429-432,共4页
给出了一个解无约束最优化问题的非单调的新的BFGS校正的信赖域算法.将非单调算法应用于解信赖域问题,前人已卓有成效.本文的关键之处就是提出了新的BFGS校正公式,此算法具有较好的性质,所给的BFGS校正的具有二次约束的信赖域子问题总... 给出了一个解无约束最优化问题的非单调的新的BFGS校正的信赖域算法.将非单调算法应用于解信赖域问题,前人已卓有成效.本文的关键之处就是提出了新的BFGS校正公式,此算法具有较好的性质,所给的BFGS校正的具有二次约束的信赖域子问题总保证校正矩阵是正定的,也即信赖域子问题是严格凸二次规划.在较少的假设条件下还结合相关理论证明了所提供的算法具有全局收敛性. 展开更多
关键词 BFGS方法 非单调 信赖域方法 全局收敛性 无约束最优化
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一个求解等式和不等式约束优化问题的信赖域算法
8
作者 徐大川 《曲阜师范大学学报(自然科学版)》 CAS 1996年第3期23-26,共4页
给出了一个求解一般约束优化问题的信赖域算法 .此算法采用光滑的增广拉格朗日函数作效益函数 .在适当的条件下 ,证明了算法的整体收敛性 .
关键词 信赖域算法 约束优化问题 非线性规划
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MA对偶-信赖域算法在非线性不等式约束优化问题中的应用研究
9
作者 任志明 姜冬菊 +1 位作者 李磊 丁侦原 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期789-795,835,共9页
针对含有非线性不等式约束条件的优化问题,提出了MA对偶-信赖域算法。在每次迭代过程中,基于信赖域方法和问题的逼近属性,构造了原优化问题中目标函数和约束函数的移动渐进线函数,由此建立简单的子优化问题。运用对偶方法求解子问题得... 针对含有非线性不等式约束条件的优化问题,提出了MA对偶-信赖域算法。在每次迭代过程中,基于信赖域方法和问题的逼近属性,构造了原优化问题中目标函数和约束函数的移动渐进线函数,由此建立简单的子优化问题。运用对偶方法求解子问题得到原优化问题的下降方向,再用线搜索方法取得搜索步长,最后得到下一步的迭代点。应用数学推理证明了该算法的全局收敛性。以悬臂梁最小柔度问题为例,应用MA对偶-信赖域算法对优化问题进行了求解,数值算例的结果表明,MA对偶-信赖域算法在求解非线性约束优化问题时比MMA和GCMMA算法的迭代次数少,收敛速度快。 展开更多
关键词 移动渐进线算法 全局收敛 MA对偶-信赖域算法 信赖域算法 非线性约束
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等式约束下一个带线搜索的信赖域算法
10
作者 李少娟 景书杰 《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2011年第4期117-120,共4页
提出了一个等式约束下凸二次规划问题的带强Wolfe线搜索的信赖域算法.该算法利用增广Lagrange函数将约束问题转化为无约束问题,在传统信赖域算法的基础上结合线搜索技术,当试探步失败时不用重解信赖域子问题,减少了计算量.在适当的条件... 提出了一个等式约束下凸二次规划问题的带强Wolfe线搜索的信赖域算法.该算法利用增广Lagrange函数将约束问题转化为无约束问题,在传统信赖域算法的基础上结合线搜索技术,当试探步失败时不用重解信赖域子问题,减少了计算量.在适当的条件下,证明了此算法的全局收敛性. 展开更多
关键词 等式约束 强Wolfe线搜索 信赖域算法 增广LAGRANGE函数 全局收敛性
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解无约束优化的非单调自适应信赖域算法 被引量:1
11
作者 曾刘拴 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2013年第11期55-61,共7页
受文献[14]的启发,针对无约束优化问题提出了一个基于二次模型的非单调信赖域算法;算法结合自适应技术,避免信赖域半径更新的盲目性;并引入新的非单调技术,利用非单调Armijo线搜索得到步长,进而产生新的迭代点;在文献[14]减少一个假设... 受文献[14]的启发,针对无约束优化问题提出了一个基于二次模型的非单调信赖域算法;算法结合自适应技术,避免信赖域半径更新的盲目性;并引入新的非单调技术,利用非单调Armijo线搜索得到步长,进而产生新的迭代点;在文献[14]减少一个假设条件的情况下,证明了该算法的全局收敛性,数值实验表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 无约束规划 非单调信赖域算法 自适应方法 滤子 全局收敛性
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等式与界约束非线性优化的信赖域增广Lagrangian算法 被引量:2
12
作者 童小娇 周叔子 《计算数学》 CSCD 北大核心 2002年第1期27-28,共2页
This paper presents an augmented Lagrangian algorithm for nonlinear opti- mization of equality and bounded constraints. The method includes internal it- erations and outer iterations, which uses a trust region interio... This paper presents an augmented Lagrangian algorithm for nonlinear opti- mization of equality and bounded constraints. The method includes internal it- erations and outer iterations, which uses a trust region interior-point method in internal iteration. Under some conditions, the paper proves finite termination of internal iteration and analyses the local convergence of accelerating internal mini- mizer iterations. It also proves the global convergence of main algorithm when the approximate solution of internal minimizer is satisfied some conditions. 展开更多
关键词 信赖域方法 增广lagrangian算法 全局收敛性 非线性约束优化问题
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