求解无约束优化问题

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一种求解无约束优化问题的非精确Newton-GMRES算法
《哈尔滨师范大学自然科学学报》2024年第6期18-23,共6页汪学成 芮绍平 殷婉如 
安徽省教育厅自然科学研究项目(2023AH050348,2023ZK027,2023ZK030);大规模无约束优化问题的非精确算法及其应用研究,安徽省高校人才项目(RE230439)
针对无约束优化问题,结合拟牛顿法和非精确Newton-GMRES方法给出一种非精确拟Newton-GMRES算法.在一定条件下,证明其具有全局收敛性,给出数值实验结果并进行对比,表明该算法可行有效.
关键词：GMRES算法 无约束优化问题 全局收敛性 
求解无约束优化问题的随机三项共轭梯度法
《应用数学进展》2022年第7期4248-4267,共20页刘蕾 薛丹 
为了求解无约束随机优化问题,我们提出了一种带方差缩减的随机三项共轭梯度法(STCGVR), 此方法可以用来解决非凸随机问题。 在算法的每次内循环迭代开始时,三项共轭梯度方向以最速 下降方向重新开始迭代,有效地提高了收敛速度。 在适当...
关键词：随机近似 经验风险最小化 三项共轭梯度 机器学习 方差缩减 
求解无约束优化问题的Aitken加速算法
《高校应用数学学报（A辑）》2021年第4期481-491,共11页谢亚君 姚洁 马昌凤 
福建省自然科学基金(2019J01879);福州外语外贸学院高层次人才计划(FWKQJ202002);国科大实验室技术合作研发项目(20A01246ZY,H2020003)。
拟牛顿法是求解无约束优化问题的经典且有效方法.基于Neculai(2019)提出的所谓对角拟牛顿更新技巧,构造了一种新的修正Aitken加速算法来求解无约束优化问题.理论上保证了该方法相比于对角拟牛顿更新技巧有更高阶的收敛性能.数值测试结...
关键词：无约束优化问题 修正Aitken加速迭代 高阶收敛性 数值实验 
求解无约束优化问题的非单调自适应信赖域方法被引量：1
《科学技术创新》2020年第20期188-189,共2页徐明明 
本文将新提出的自适应信赖域半径[1]与非单调技术[2]相结合,提出了一种新的非单调自适应信赖域方法。
关键词：信赖域 非单调技术 自适应半径 
一种求解无约束优化问题的新混合共轭梯度法被引量：6
《西南师范大学学报（自然科学版）》2019年第9期34-39,共6页唐天国 
四川省高等职业教育研究中心2016年科研课题(GZY16B09)
在现有共轭梯度方法的基础上,提出一种新混合共轭梯度法来求解无约束最优化问题.该方法采用近似方法去逼近Hessen矩阵,克服了传统牛顿法求解Hessen矩阵中存在的计算量大等问题,并在强wolfe线搜索技术下给出该共轭梯度算法的全局收敛性证...
关键词：共轭梯度法 无约束优化 强Wolfe线搜索 全局收敛性 
求解无约束优化问题的两类修正的WYL共轭梯度方法被引量：3
《应用数学》2019年第2期415-422,共8页孙颖异 李健 孙中波 王增辉 
国家自然科学基金(61873304;11701209);吉林省科技发展计划项目(20180201058GX;20190302025GX);吉林省科技厅项目(2016052010JH);中国博士后基金面上项目(2018M641784)
针对无约束优化问题,通过修正共轭梯度参数,构造新的搜索方向,提出两类修正的WYL共轭梯度法.在每次迭代过程中,两类算法产生的搜索方向均满足充分下降性.在适当条件下,证明了算法的全局收敛性.数值结果表明算法是可行的和有效的.
关键词：共轭梯度法 全局收敛 无约束优化 充分下降方向 
Armijo搜索下求解无约束优化问题的扰动BFGS方法被引量：1
《应用数学进展》2019年第2期250-257,共8页严娇娇 
文献[1]提出了一种求解无约束优化问题的扰动BFGS方法,并在Wolfe搜索下证明了其全局收敛性。本文证明了该扰动BFGS方法在较弱的Armijo线性搜索下求解非凸问题也具有全局收敛性。数值结果表明在Armijo搜索下该方法也具有较好的数值效果。
关键词：BGFS方法 Armijo线性搜索 全局收敛性 
Armijo搜索下求解无约束优化问题的扰动BFGS方法
《数学理论与应用》2018年第3期85-92,共8页严娇娇 
文献[3]提出了一种求解无约束优化问题的扰动BFGS方法,并在Wolfe搜索下证明了其全局收敛性.本文证明了该扰动BFGS方法在较弱的Armijo线性搜索下求解非凸问题也具有全局收敛性.数值结果表明在Armijo搜索下该方法也具有较好的数值效果.
关键词：BGFS方法 Armijo线性搜索 全局收敛性 
求解无约束优化问题的分式模型信赖域算法被引量：4
《中国科学：数学》2018年第4期531-546,共16页朱红兰 倪勤 党创寅 张浩 
国家自然科学基金(批准号:11071117;11571169和71301060);江苏省自然科学基金(批准号:BK20141409)资助项目
本文提出一个求解无约束优化问题的分式模型信赖域拟Newton算法.在新算法中,分式模型信赖域子问题是用简单折线法求解的.在合理假设条件下,算法的全局收敛性获得了证明.数值实验结果表明新算法是可行、有效的.
关键词：无约束优化 分式模型 信赖域算法 拟Newton算法 全局收敛性 
求解无约束优化问题的改进教与学优化算法被引量：5
《小型微型计算机系统》2017年第9期2107-2112,共6页赵乃刚 
国家自然科学基金项目(61272095)资助;国家自然科学基金青年基金项目(41401521)资助;山西大同大学科学研究项目(2016K1)资助
教与学优化算法(TLBO)是一种新型的群智能优化算法.针对算法求解性能的不足,对其进行改进并用于求解无约束全局优化问题.首先,在算法的"教师阶段"采用一种新的策略对学生平均水平进行定义,然后,在算法的"教师阶段"和"学生阶段"分别加入...
关键词：教与学算法 自适应 交叉算子 无约束优化 
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