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:房明磊 丁德凤 王敏 盛雨婷 FANG Minglei;DING Defeng;WANG Ming;SHENG Yuting(School of Mathmatics and Big Data,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,Anhui,China)
机构地区:[1]安徽理工大学数学与大数据学院,安徽淮南232001
出 处:《山东大学学报(理学版)》2023年第8期118-126,共9页Journal of Shandong University(Natural Science)
基 金:安徽省高校自然科学基金资助项目(KJ2021A0451);安徽省自然科学基金资助项目(2008085MA01)。
摘 要:在Shamanskii-like Levenberg-Marquardt(SLM)算法中引入参数,得到一种改进的SLM算法,在m阶非单调Armijo线搜索下证明所提出的算法具有全局收敛性,并且有m+1阶收敛率。数值实验表明,算法对于求解非线性方程组大规模问题有效。A new Shamanskii-like Levenberg-Marquardt method(SLM)to solve systems of nonlinear equations is presented by introducing parameters in this paper.With m order nonmonotone Armijo line search,the global convergence of the new algorithm is proved and the convergence rate of whom is shown to be m+1.Numerical experiments demonstrate that the new algorithm can solve large scale problems effectively.
关 键 词:无约束优化 ARMIJO线搜索 Shamanskii-like LEVENBERG-MARQUARDT算法 非线性方程组
分 类 号:O221.2[理学—运筹学与控制论]
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