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期刊求解全局优化问题的填充函数法
《石河子大学学报:自然科学版》2008年第6期786-789,共4页邹国成 贾礼平 
四川省教育厅基金项目(2006C040)
全局优化问题在许多工程和实际生产中有着广泛的应用,对其方法的研究是当前优化理论方面的一个热点。本文主要研究涉及多峰函数的无约束全局优化问题的方法,以期对解决实际问题提供算法帮助。通过构造一个新的不含指数项的填充函数求解...显示全部
关键词:无约束规划 全局最优解 填充函数 
期刊关于无约束规划的一个ODE算法的收敛性质被引量:5
《计算数学》1993年第4期449-455,共7页韩立兴 
1.引言 所谓无约束规划的ODE算法,就是沿着一个常微分方程组初值问题的解曲线寻找光滑函数f(x)(x∈R^n)的极值点。这类方法近来很受重视,许多人对之进行了研究,见[1]中所列文献。[1]对现有的各种ODE方法进行了总结,并通过大量的数值试...显示全部
关键词:无约束规划 ODE算法 收敛性 
期刊近似锥-次类凸集值优化问题的强有效性被引量:15
《南昌大学学报:理科版》2003年第2期121-124,131,共5页徐义红 
国家自然科学基金资助项目(69972036);江西省自然科学基金资助项目(0011022)
利用凸集分离定理,得到了向量集值优化问题(VP)取得强有效解的Kuhn-Tucker型必要条件。在近似锥-次类凸假设下,得到了(VP)取得强有效解的充分条件。最后,在强有效意义下给出了与(VP)等价的两种无约束规划
关键词:近似锥-次类凸 集值优化 强有效性 凸集分离定理 向量集值优化问题 强有效解 无约束规划 
期刊广义Armijo步长搜索下循环共轭方向算法的收敛性证明被引量:2
《洛阳大学学报》1996年第2期5-10,共6页孙清滢 周广路 
国家自然科学基金
共扼方向算法中搜索方向依赖于对参数β(k)的选取s(1)=-g(1)s(k+1)=-g(k+1)+β(k)s(k),k≥1.本文给β(k)适当条件以保证算法的下降性,并在广义Armijo步长搜索下,给出了算法的收敛性...显示全部
关键词:共轭方向算法 整体收敛性 无约束规划 搜索方向 
期刊基于锥模型的非单调自适应信赖域算法被引量:1
《华中师范大学学报:自然科学版》2015年第2期171-178,共8页王开荣 曾刘拴 
重庆市高等教育教学改革研究项目(102104)
针对无约束优化问题提出了一个基于锥模型的非单调信赖域算法.首先提出一种求解子问题的新方法,在此基础上给出该文算法.算法结合自适应技术,避免信赖域半径更新的盲目性;并引入滤子技术和新的非单调技术,利用非单调Armijo线搜索得到步...显示全部
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 
期刊AN ITERATED-SUBSPACEMINIMIZATION METHODS WITHSYMMETRIC RANK-ONE UPDATING被引量:1
《高等学校计算数学学报:英文版》2004年第2期233-240,共8页徐徽宁 孙麟平 
We consider an Iterated-Subspace Minimization(ISM) method for solving large-scale unconstrained minimization problems. At each major iteration of the method,a two-dimensional manifold, the iterated subspace, is constr...显示全部
关键词:大型无约束最优化 迭代子空间最小化 无约束规划 对称秩单较正 
期刊无约束优化的非单调自适应信赖域算法被引量:1
《重庆工商大学学报:自然科学版》2013年第11期55-61,共7页曾刘拴 
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...显示全部
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 
期刊非凸函数极小问题的BFGS算法被引量:2
《运筹与管理》2004年第2期62-65,共4页刘建国 葛仁东 夏尊铨 郭强 
国家自然科学基金资助项目(100011007)
本文对于非凸函数的无约束优化问题,给出一类修正的BFGS算法。算法的思想是对非凸函数的近似Hesse矩阵进行修正,得到下降方向,并且保证拟牛顿条件成立,当步长采用线性搜索一般模型时,证明了该算法的局部收敛性。
关键词:非凸函数 无约束规划 BFGS算法 局部收敛性 拟牛顿法 极小问题 近似Hesse矩阵 
期刊一类新型DL共轭梯度法研究
《计算数学》2012年第3期297-308,共12页邓松海 万中 
国家自然科学基金资助(基金号:71071162;70921001)
提出了求解无约束优化问题的新型DL共轭梯度方法.同已有方法不同之处在于,该方法构造了一种修正的Armijo线搜索规则,它不仅能给出当前迭代步步长,而且还能同时确定计算下一步搜索方向时需要用到的共轭参数值.在较弱的条件下,建立了算法...显示全部
关键词:无约束规划 共轭梯度 全局收敛 非精确线性搜索 下降算法 
期刊在Armijo型线搜索下共轭梯度法簇的全局收敛性(英文)被引量:1
《应用数学》2007年第1期120-127,共8页连淑君 王长钰 
Supported by the National Natural Science Foundation of China(10571106,10571116),and the Foundation of Qufu Normal University
本文我们讨论了一簇共轭梯度法,它可被看作是FR法和DY法的凸组合.我们提出了两种Armijo型线搜索,并在这两种线搜索下,讨论了共轭梯度法簇的全局收敛性.
关键词:无约束规划 共轭梯度法 线搜索 全局收敛 
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