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
作 者:李明伟[1]
机构地区:[1]云南开放大学,云南昆明650223
出 处:《科技风》2018年第9期12-14,共3页
摘 要:无约束优化问题是人们在探讨优化问题的典型和基础。为了解决这一问题,这一问题被提出时,牛顿通过研究确定了一种快速收敛的方式,解决了最速下降法存在的收敛性局限问题。但与此同时,牛顿算法不能解决一般非凸函数求解中迭代点矩阵正定不定的问题。最速下降法和牛顿算法可以分别解决迭代点矩阵负定或半负定、正定的问题。在前人研究的修正牛顿算法的基础上,笔者提出对最速下降法、牛顿算法及修正牛顿算法的优势进行结合,从而获得一种精细修正牛顿算法,用以解决迭代点矩阵正定不定的问题,收效良好,可以进行全局的收敛分析。
关 键 词:无约束优化问题 牛顿算法 最速下降法 修正牛顿算法
分 类 号:O224[理学—运筹学与控制论]
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