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本文通过使用信赖域乘子策略和引入不可微的势函数,讨论了[1]中被合理修正的双边投影拟牛顿方法,分析和叙述了算式约束最小化的信赖域乘子算法,并且证明了算法整体收敛性以及局部超越性收敛速率。 相似文献
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提出一类信赖域新算法用于求解等式约束的非线性优化问题,在构造增广拉格朗日函数的基础上,提出了信赖域子问题的求解公式,研究了拉格朗日乘子和罚因子的修正公式,并使用滤子技巧,放松了接受尝试步的条件,证明了算法的收敛性.最后进行了数值试验. 相似文献
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一种基于新锥模型的自适应信赖域算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种自动确定信赖域半径的新锥模型信赖域算法.该算法在每步迭代中利用以前迭代点的二次信息和水平向量信息自动产生一个信赖域半径.且证明了全局收敛性及超线性收敛性,数值结果验证了新算法的有效性. 相似文献
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本文对等式约束问题提出了一个种组合信赖域与拟牛顿算法。该算法的特点是若Lagrangian函数的近似Hessian阵在等式约束Jacobi阵的零空间正定的,则选择拟牛顿算法,否则用信赖域算法,在通常信赖域算法的收敛假设下,该文证明了组合算法的全局收敛性。 相似文献
8.
本文通过对无约束优化ODE算法的信赖域分析,提出了约束优化问题的曲线搜索信赖域算法,给出了算法步骤,并讨论了该算法的全局收敛性。 相似文献
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信赖域法是一种保证全局收敛性的优化算法,为避免Hessian矩阵的计算,基于拟牛顿校正公式构造了求解带线性等式约束的非线性规划问题的截断拟牛顿型信赖域法.首先给出了截断拟牛顿型信赖域法的构造过程及具体步骤;然后针对随机用户均衡模型中变量和约束的特点对算法进行了修正,并将多种拟牛顿校正公式下所得结果与牛顿型信赖域法的结果进行了比较,结果发现基于对称秩1校正公式的信赖域法更为合适.最后基于数值算例结果得到了一些在算法编程过程中的重要结论,对其它形式信赖域法的编程实现具有一定的参考意义. 相似文献
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借鉴无约束优化问题的BFGS信赖域算法,建立了非线性一般约束优化问题的BFGS信赖域算法,并证明了算法的全局收敛性.数值实验表明,算法是有效的. 相似文献