检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]广西大学数学与信息科学学院,广西南宁530004
出 处:《广西科学》2006年第2期102-104,共3页Guangxi Sciences
基 金:国家自然科学基金(10161002);广西自然科学基金(30542043)资助
摘 要:通过引入一个辅助优化问题,将广义投影与罚函数技巧和F isher函数(a,b)=a2+b2-(a+b),a,b∈En的特殊性质:a2+b2-(a+b)=0 a≥0,b≥0,ab=0结合起来,给出处理非线性等式、不等式约束问题的广义梯度投影算法,并证明该算法是全局收敛的.该算法不仅保持文献[6]的优点,而且还扩大了初始点的选择范围.In this paper,we give a generalized gradient projection algorithm for solving equality and inequality constrained optimization problem by introducing an assistant optimization problem and combining the following three facets : 1 ) generalized projection, 2) the shill of penalty function, 3) Fisher function φ(a,b)=√a^2+b^2-(a+b), which has its special property: √a^2+b^2(a+6)=0←→a≥0,b≥0,ab=0. Furthermore,we prove that this algorithm is globally convergent. This algorithm preserves not only the advantage of reference [6],but also extends the choice range of initial point.
关 键 词:约束优化 梯度投影 罚函数 Fisher函数 全局收敛性
分 类 号:O221.2[理学—运筹学与控制论]
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