陈中文

作品数：9被引量：23H指数：3
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供职机构：苏州大学数学科学学院更多>>
发文主题：全局收敛性信赖域算法英文线性约束优化信赖域更多>>
发文领域：理学更多>>
发文期刊：《应用数学学报》《应用数学》《运筹学学报（中英文）》《数学年刊（A辑）》更多>>
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非线性半定规划的逐次线性化柔性惩罚法（英文）
《运筹学学报》2017年第2期84-100,共17页陈中文 赵奇 卞凯 
国家自然科学基金(No.11371273)
针对非线性不等式约束半定规划问题提出一种新的逐次线性化方法,新算法既不要求罚函数单调下降,也不使用过滤技巧,尝试步的接受准则仅仅依赖于目标函数和约束违反度,罚函数中对应于成功迭代点的罚因子不需要单调增加.新算法或者要求违...
关键词：非线性半定规划 逐次线性化 柔性惩罚 全局收敛性 
一个无惩罚型原始对偶内点算法及其收敛性分析
《应用数学学报》2014年第3期423-436,共14页邱松强 陈中文 
国家自然科学基金(11371273);中央高校基本科研业务费专项资金(2013XK03)资助项目
本文提出一个新的无惩罚型原始对偶内点算法,区别于罚函数法和滤子法,新算法通过对尝试点的不可行性的控制来确保算法的全局收敛性.算法首先求解一个线性系统获得搜索方向,然后根据当前迭代点的最优性度量和可行性度量之间的关系来确定...
关键词：无惩罚型方法 原始对偶内点法 障碍函数 全局收敛性 
简单界约束优化的仿射尺度内点信赖域算法的收敛性被引量：3
《应用数学学报》2005年第1期114-123,共10页刘静 王平 陈中文 
本文对简单界约束优化问题提出一种仿射尺度内点信赖域算法,讨论了算法的全 局收敛性,在没有严格互补假设条件下,分析了算法的局部收敛性,给出了数值试验结果.
关键词：仿射 信赖域算法 内点 局部收敛性 全局收敛性 约束优化问题 数值试验 尺度 
一个无正则条件下一般约束最优化问题的信赖域算法的收敛性
《应用数学学报》2003年第1期1-10,共10页张菊亮 章祥荪 陈中文 
国家自然科学基金(10171055号)资助项目
本文我们对[1]的算法给出一个修正并在无正则条件下对这一算法给出了收敛性分析.与[1]不同,我们不需要(SBSQ)约束条件.因此本文的结果是[1]的结果的推广和加强.
关键词：正则条件 一般约束最优化问题 信赖域算法 收敛性 稳定性 罚函数 迭代 SQP方法 
线性约束优化的一类非单调信赖域算法被引量：1
《数值计算与计算机应用》2002年第4期284-291,共8页葛恒武 陈中文 
§ 1.引言 考虑线性约束优化问题:min.f(x),s.t. aT/ix=bi,i∈E,aT/i x≥bi,i∈I,(1.1)其中f(x)是可行域X={x∈Rn|aT ix=bi,i∈E;aTix≥bi,i∈I}上的连续可微函数.
关键词：全局收敛性 线性约束优化 非单调信赖域算法 
P_0函数非线性互补问题的一步非内点连续方法的收敛性
《数学年刊（A辑）》2002年第2期175-186,共12页黄正海 韩继业 陈中文 
国家自然科学基金(No.19871016;No.19731001)资助的项目
本文对于Ｐ０函数非线性互补问题提出了一个基于Ｋａｎｚｏｗ光滑函数的一步非内点连续方法,在适当的假设条件下,证明了方法的全局线性及局部二次收敛性．特别,在方法的全局线性收敛性的分析中,不需要假定非线性互补问题的函数的Ｊａｃ...
关键词：P0函数非线性互补问题 非内点连续方法 全局线性收敛性 局部二次收敛性 
线性约束优化的信赖域仿射尺度算法被引量：2
《中国科学（A辑）》2002年第1期23-30,共8页陈中文 章祥荪 
国家自然科学基金资助项目(批准号:39830070)
对线性约束优化问题提出一种信赖域仿射尺度算法，在没有非退化假设的条件下，证明了该算法产生的无限序列｛ｘｋ｝的任一极限点都满足一阶必要条件，且至少存在一个极限点满足二阶必要条件．
关键词：线性约束 信赖域 仿射尺度 内点算法 优化 
凸约束优化的非单调信赖域算法的收敛性被引量：3
《应用数学》2001年第3期77-81,共5页葛恒武 陈中文 
本文对凸约束优化问题提出一类新的非单调信赖域算法 ,在二次模型 Hesse矩阵{ Bk}一致有界条件下 ,证明了算法具有强收敛性 ;在 { Bk}线性增长的条件下 ,证明了算法具有弱收敛性 ;这推广了现有线性约束或凸约束优化问题的各种信赖域算法 。
关键词：凸约束 信赖域算法 非单调算法 全局收敛性 优化问题 二次模型 HESSE矩阵 强收敛性 
无约束优化的自适应信赖域方法(英文)被引量：14
《运筹学学报》2001年第1期53-62,共10页章祥荪 陈中文 张菊亮 
This work was in part supported by Chinese NSF grat 39830070.
本文对无约束优化问题提出一个自适应信赖域方法，每次迭代都充分利用当前迭代点的信息自动产生一个恰当的信赖域半径，在此区域内，二次模型与原目标函数尽可能一致，避免盲目的尝试，提高了计算效率．文中在通常条件下证明了全局收敛...
关键词：无约束优化 信赖域方法 全局收敛性 自适应 迭代 二次模型 目标函数 数值结果 
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