一类锥模型非单调信赖域算法及收敛性分析 被引量：7

1

作者 张建科 刘三阳 《应用数学》 CSCD 北大核心 2005年第S1期13-17,共5页

本文对无约束优化问题提出了一类基于锥模型的非单调信赖域算法.二次模型非单调信赖域算法是新算法的特例.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性及Q-二次收敛性.

关键词 无约束优化 锥模型 非单调信赖域算法 全局收敛性 Q-二次收敛性

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基于变尺度寻优和遗传搜索技术的模糊神经网络全局学习算法 被引量：5

2

作者 张良杰 李衍达 陈惠民 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第11期6-11,5,共7页

本文给出了一种将改进的拟牛顿算法与具有新型交配方式和可变变异概率的遗传算法相结合的全局寻优算法，用以搜索模糊神经网络误差函数的全局最小点。在拟牛顿算法中采用了一种基于模糊推理和组合插值技术的线性搜索算法，可以用较少步... 本文给出了一种将改进的拟牛顿算法与具有新型交配方式和可变变异概率的遗传算法相结合的全局寻优算法，用以搜索模糊神经网络误差函数的全局最小点。在拟牛顿算法中采用了一种基于模糊推理和组合插值技术的线性搜索算法，可以用较少步数得到二次型置信区间内的全局最优步长，确保局部寻优具有快速收敛特性。关于算法分析的定理证明了这种混合算法对于紧致集内的权向量构成的任意连续函数能依概率１收敛于全局极小值。计算机仿真结果表明，本算法既具有较快的收敛速度，又具备良好的全局收敛特性。 展开更多

关键词 拟牛顿算法 组合插值 置信区间 模糊神经网络

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带有固定步长的非单调自适应信赖域算法 被引量：6

3

作者 王希云 仝建 《应用数学》 CSCD 北大核心 2009年第3期496-500,共5页

提出了求解无约束优化问题带有固定步长的非单调自适应信赖域算法.信赖域半径的修正采用自适应技术,算法在试探步不被接受时,采用固定步长寻找下一迭代点.并在适当的条件下,证明算法具有全局收敛性和超线性收敛性.初步的数值试验表明算... 提出了求解无约束优化问题带有固定步长的非单调自适应信赖域算法.信赖域半径的修正采用自适应技术,算法在试探步不被接受时,采用固定步长寻找下一迭代点.并在适当的条件下,证明算法具有全局收敛性和超线性收敛性.初步的数值试验表明算法对高维问题具有较好的效果. 展开更多

关键词 非单调技术 自适应信赖域方法 无约束优化 收敛性 固定步长

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非单调信赖域方法求解无约束非光滑优化问题 被引量：5

4

作者 高雷阜 于冬梅 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期48-50,共3页

提出了非单调信赖域算法求解无约束非光滑优化问题,并和经典的信赖域方法作比较分析。同时,设定了一些条件,在这些假设条件下证明了该算法是整体收敛的。数值实验结果表明,非单调策略对无约束非光滑优化问题的求解是行之有效的,拓展了... 提出了非单调信赖域算法求解无约束非光滑优化问题,并和经典的信赖域方法作比较分析。同时,设定了一些条件,在这些假设条件下证明了该算法是整体收敛的。数值实验结果表明,非单调策略对无约束非光滑优化问题的求解是行之有效的,拓展了非单调信赖域算法的应用领域。 展开更多

关键词 非单调策略 信赖域算法 非光滑优化 全局收敛 无约束优化

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无约束优化的一类新的非单调信赖域算法 被引量：3

5

作者 王剑平 吕毅斌 张晓鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第14期3291-3294,共4页

当选取的初始搜索点处于峡谷附近时,利用现有的信赖域算法将搜索到的最优解可能是局部最优解。针对此问题提出了无约束优化的一类新的非单调信赖域算法。该算法是在现有的非单调信赖域算法的基础上通过放宽信赖域半径的校正条件,从而放... 当选取的初始搜索点处于峡谷附近时,利用现有的信赖域算法将搜索到的最优解可能是局部最优解。针对此问题提出了无约束优化的一类新的非单调信赖域算法。该算法是在现有的非单调信赖域算法的基础上通过放宽信赖域半径的校正条件,从而放大信赖域半径,即而可能跳出峡谷。使搜索到最优解可能是全局最优解。在一定的条件下,证明了此算法的全局收敛性,并通过数值实验验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 无约束优化 非单调 信赖域算法 全局收敛性

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解无约束最优化问题的一个非单调的新的BFGS信赖域算法 被引量：3

6

作者 党亚峥 景书杰 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第5期429-432,共4页

给出了一个解无约束最优化问题的非单调的新的BFGS校正的信赖域算法.将非单调算法应用于解信赖域问题,前人已卓有成效.本文的关键之处就是提出了新的BFGS校正公式,此算法具有较好的性质,所给的BFGS校正的具有二次约束的信赖域子问题总... 给出了一个解无约束最优化问题的非单调的新的BFGS校正的信赖域算法.将非单调算法应用于解信赖域问题,前人已卓有成效.本文的关键之处就是提出了新的BFGS校正公式,此算法具有较好的性质,所给的BFGS校正的具有二次约束的信赖域子问题总保证校正矩阵是正定的,也即信赖域子问题是严格凸二次规划.在较少的假设条件下还结合相关理论证明了所提供的算法具有全局收敛性. 展开更多

关键词 BFGS方法 非单调 信赖域方法 全局收敛性 无约束最优化

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一个共轭梯度算法与随机两人零和博弈分析 被引量：1

7

作者 李向荣 黎鹏 +1 位作者 卢俊宇 袁功林 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期216-225,共10页

为研究一种新的关于求解无约束优化问题的三项共轭梯度算法,通过构造新的βk和应用修正线搜索技术的方法,证明了算法的性质满足充分下降性;具有信赖域特征;对于非凸函数满足全局收敛性,图像处理实验表明新算法比经典PRP算法更具竞争力;... 为研究一种新的关于求解无约束优化问题的三项共轭梯度算法,通过构造新的βk和应用修正线搜索技术的方法,证明了算法的性质满足充分下降性;具有信赖域特征;对于非凸函数满足全局收敛性,图像处理实验表明新算法比经典PRP算法更具竞争力;通过对随机两人零和博弈模型的求解,验证了算法对实际问题的有效性。 展开更多

关键词 共轭梯度算法 最优化 线搜索 收敛性 信赖域

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一种约束非光滑优化问题的信赖域算法 被引量：3

8

作者 欧宜贵 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2002年第2期157-162,共6页

提出了一种易实施的求解带线性约束的非光滑优化问题的信赖域算法 ,并在一定的条件下证明了该算法所产生的迭代序列的任何聚点都是原问题的稳定点 .有限的数值例子表明 。

关键词 非光滑优化 信赖域算法 稳定点 局部LIPSCHITZ函数

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一类优化问题的非单调信赖域算法 被引量：1

9

作者 杨润生 李树君 《运筹与管理》 CSCD 2007年第5期53-57,共5页

本文提出了一类带不等式约束和简单边界的非线性优化问题的非单调信赖域算法,在一定的条件下,证明了算法的全局收敛性,并通过数值实验验证了算法的合理性。

关键词 约束优化 非单调算法 信赖域算法 全局收敛性

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新的自适应非单调信赖域算法 被引量：1

10

作者 党亚峥 王科峰 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第5期685-688,共4页

将前人文献提出的信赖域子问题与非单调技术相结合,得到一种新的非单调的自适应的信赖域算法,并证明了算法全局收敛性.

关键词 信赖域法 无约束最优化 全局收敛

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基于锥模型的非单调自适应信赖域算法 被引量：2

11

作者 王开荣 曾刘拴 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第2期171-178,共8页

针对无约束优化问题提出了一个基于锥模型的非单调信赖域算法.首先提出一种求解子问题的新方法,在此基础上给出该文算法.算法结合自适应技术,避免信赖域半径更新的盲目性;并引入滤子技术和新的非单调技术,利用非单调Armijo线搜索得到步... 针对无约束优化问题提出了一个基于锥模型的非单调信赖域算法.首先提出一种求解子问题的新方法,在此基础上给出该文算法.算法结合自适应技术,避免信赖域半径更新的盲目性;并引入滤子技术和新的非单调技术,利用非单调Armijo线搜索得到步长,进而产生新的迭代点.在一定的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性,数值实验表明了算法的有效性. 展开更多

关键词 无约束规划 非单调信赖域算法 自适应方法 滤子 全局收敛性

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一种求解无约束优化问题的非单调信赖域算法

12

作者 高雷阜 于冬梅 张兴涛 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第11期66-69,共4页

提出了非单调信赖域算法求解基于锥模型的无约束优化问题,该算法在求解信赖域子问题时充分利用了当前迭代点的一阶梯度信息。提出了一个新的信赖域半径的选取机制,并和经典的信赖域方法作比较分析。设定了一些条件,在这些假设条件下证... 提出了非单调信赖域算法求解基于锥模型的无约束优化问题,该算法在求解信赖域子问题时充分利用了当前迭代点的一阶梯度信息。提出了一个新的信赖域半径的选取机制,并和经典的信赖域方法作比较分析。设定了一些条件,在这些假设条件下证明了算法是整体收敛的。数值实验结果表明,该算法对基于锥模型的无约束优化问题的求解是行之有效的,拓展了非单调信赖域算法的应用领域。 展开更多

关键词 信赖域算法 非单调技术 无约束优化 锥模型 全局收敛

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一个新的解无约束优化问题的信赖域算法

13

作者 朱光军 韦增欣 陆莎 《广西科学》 CAS 2010年第1期36-38,42,共4页

为了减少求解信赖域子问题的次数,通过对当前目标函数下降量与成功迭代的目标函数下降量最小值的比较,提出一个新的解无约束优化问题的信赖域算法,证明了该算法的全局收敛性,并用数值实验说明新算法是有效的.

关键词 无约束优化 信赖域算法 全局收敛性

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一类非单调信赖域算法

14

作者 景书杰 可婷 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第1期109-112,共4页

给出无约束最优化的一类非单调信赖域算法.该算法是对赵英良提出的算法的改进和推广.为了提高这类算法的迭代速度,本文中在rk<0时放大了fl(k)的取值范围.这样可以更快的迭代到rk>0.从而放宽了算法的整体约束条件.另外,赵英良提出... 给出无约束最优化的一类非单调信赖域算法.该算法是对赵英良提出的算法的改进和推广.为了提高这类算法的迭代速度,本文中在rk<0时放大了fl(k)的取值范围.这样可以更快的迭代到rk>0.从而放宽了算法的整体约束条件.另外,赵英良提出的算法在‖δ(k)‖≤σ‖g(k)‖成立的条件下证明了算法的全局收敛性和超线性收敛速度.本文试图去掉此约束条件仍得到算法的全局收敛性及其超线性收敛速度,从而推广了非单调信赖域方法的应用范围. 展开更多

关键词 无约束最优化 信赖域算法 非单调 全局收敛性

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一种新的信赖域粒子群算法

15

作者 卢雪燕 周永权 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第5期71-74,共4页

针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,本文提出了一种新的信赖域粒子群算法。该算法将信赖域方法和粒子群算法进行有机结合,利用了粒子群搜索性能良好和信赖域方法总体收敛性良好的优点。新算法能够克服信赖域方法的... 针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,本文提出了一种新的信赖域粒子群算法。该算法将信赖域方法和粒子群算法进行有机结合,利用了粒子群搜索性能良好和信赖域方法总体收敛性良好的优点。新算法能够克服信赖域方法的缺点,同时又能有效求解一类欺骗性问题。数值实验说明了算法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 信赖域 粒子群算法 收敛性 欺骗性

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一类新的带记忆模型的非单调信赖域算法

16

作者 易存晓 胡永才 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第2期70-71,150,共3页

本文就无约束优化问题提出了一个带记忆模型的非单调信赖域算法。与传统的非单调信赖域算法不同,文中的信赖域子问题的逼近模型为记忆模型,该模型使我们可以从更全面的角度来求得信赖域试探步,从而避免了传统非单调信赖域方法中试探步... 本文就无约束优化问题提出了一个带记忆模型的非单调信赖域算法。与传统的非单调信赖域算法不同,文中的信赖域子问题的逼近模型为记忆模型,该模型使我们可以从更全面的角度来求得信赖域试探步,从而避免了传统非单调信赖域方法中试探步的求取完全依赖于当前点的信息而过于局部化的困难。文中提出了一个带记忆模型的非单调信赖域算法,并证明了其全局收敛性。 展开更多

关键词 无约束优化 记忆模型 非单调信赖域算法 全局收敛性

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一个无约束最优化信赖域算法的全局收敛性

17

作者 柯小伍 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1994年第3期329-330,共2页

一个无约束最优化信赖域算法的全局收敛性柯小伍（北京师范大学数学系，１００８７５，北京；２９岁，男，博士后）关键词信赖域算法；全局收敛性；无约束最优化分类号Ｏ２２４对于无约束最优化问题，Ｒｎ→Ｒ是Ｒｎ上的连续可微函数，... 一个无约束最优化信赖域算法的全局收敛性柯小伍（北京师范大学数学系，１００８７５，北京；２９岁，男，博士后）关键词信赖域算法；全局收敛性；无约束最优化分类号Ｏ２２４对于无约束最优化问题，Ｒｎ→Ｒ是Ｒｎ上的连续可微函数，已经有许多信赖域算法以及它们的收敛... 展开更多

关键词 依赖域算法 全局收敛性 最佳化

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非光滑方程信赖域算法的全局收敛性(英)

18

作者 柯小伍 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1998年第2期152-155,共4页

给出一个解非光滑方程的信赖域算法，提出弱正则SPN分解和弱正则条件数的定义．在弱正则条件下，证明此算法的全局收敛性．

关键词 非光滑方程 信赖域算法 全局收敛性

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一类非光滑优化问题的信赖域方法(英文)

19

作者 马昌凤 《长沙水电师院学报（自然科学版）》 1999年第3期196-198,共3页

针对非线性互补问题,提出了与其等价的非光滑优化问题的信赖域方法。

关键词 信赖域方法 非光滑优化 收敛性定理

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基于非单调技术的ODE型混合方法 被引量：3

20

作者 刘媛媛 欧宜贵 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期11-22,共12页

基于非单调线搜索技术和IMPBOT算法,提出了一个求解无约束优化问题的ODE型混合方法.该方法的主要特点是:为了求得试验步,该方法在每次迭代时不必求解带信赖域界的子问题,仅需要求解一线性方程组系统;当试验步不被接受时,该方法就执行改... 基于非单调线搜索技术和IMPBOT算法,提出了一个求解无约束优化问题的ODE型混合方法.该方法的主要特点是:为了求得试验步,该方法在每次迭代时不必求解带信赖域界的子问题,仅需要求解一线性方程组系统;当试验步不被接受时,该方法就执行改进的Wolfe-型非单调线搜索来获得下一个新的迭代点,从而避免了反复求解线性方程组系统.在一定条件下,所提算法还是整体收敛和超线性收敛的.数值试验结果表明该方法是有效的. 展开更多

关键词 无约束优化 非单调线搜索 信赖域技术 IMPBOT算法 收敛性

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