极大极小问题的光滑化信赖域共轭梯度法  

A smoothing trust-region Newton-CG method for minimax problems

作　　者：叶峰[1] 刘红卫[1] 周水生[1] 刘三阳[1] 

机构地区：[1]西安电子科技大学理学院,陕西西安710071

出　　处：《西北大学学报（自然科学版）》2010年第6期941-945,共5页Journal of Northwest University（Natural Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60603098);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(JY10000970004;JY10000970007)

摘　　要：目的求解无约束有限极大极小问题。方法利用光滑函数将极大极小问题转化为可微的无约束优化问题。结果给出了信赖域牛顿共轭梯度法解该优化问题的算法。结论该算法是可行的、有效的,尤其是对于大规模问题,该算法与其他方法相比具有明显的优势。Aim To solve the finite unconstrained minimax problems.Methods Exploiting a new smoothing function and converting the minimax problem to an unconstrained optimization problem equivalently.Results A smoothing trust region Newton-CG method for the solution of unconstrained problems is derived.Conclusion Numerical results indicate the feasibility and efficiency of the proposed algoritlm,especially,it is better than the other methods for the large scale problems.

关 键 词：有限极大极小问题 光滑方法 无约束优化 SQP算法 信赖域牛顿共轭梯度算法 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]