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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]重庆文理学院数学与财经学院,重庆永川402160 [2]桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004
出 处:《四川师范大学学报(自然科学版)》2016年第4期542-548,共7页Journal of Sichuan Normal University(Natural Science)
基 金:国家自然科学基金(11061011);广西自然科学基金(2011GXNSFA018138)
摘 要:自适应信赖域算法由于利用了对算法有重大影响的有关当前迭代点的信息,提高了算法的效率,因此对于无约束最优化问题提出一个锥模型自适应信赖域算法.算法中信赖域半径采用新的自适应修正策略.算法在每步迭代中以R-函数变化的速率、水平向量信息以及当前迭代点的一阶导数信息来修正信赖域半径的大小,使得信赖域半径的修正依据于问题本身,克服传统信赖域算法中没有利用当前迭代点的信息修正信赖域半径的缺点.在一定的条件下简洁地给出了算法的全局收敛性分析.算法丰富了已有的自适应信赖域算法.In this paper, we propose a self-adaptive trust region method based on the conic model for unconstrained optimization problems. The trust region radius is updated with a new self-adaptive strategy. At every iteration, the trust region radius is updated at the variable rate of R-function, the level vector information and the first order derivative information at the current point, thus the upda- tion of the trust region radius is dependent of the problem itself, which overcomes the shortcoming, that the information at the current point in the traditional trust region algorithms is not applied. The global convergence of the new method is briefly analyzed under mild conditions. The method enriches the existing self-adaptive trust region methods.
关 键 词:无约束最优化 信赖域方法 锥模型 自适应 全局收敛性
分 类 号:O224.2[理学—运筹学与控制论]
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