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1.
利用广义投影矩阵,对求解无约束规划的三项记忆梯度算法中的参数给一条件,确定它们的取值范围,以保证得到目标函数的三项记忆梯度广义投影下降方向,建立了求解非线性等式和不等式约束优化问题的三项记忆梯度广义投影算法,并证明了算法的收敛性.同时给出了结合FR,PR,HS共轭梯度参数的三项记忆梯度广义投影算法,从而将经典的共轭梯度算法推广用于求解约束规划问题.数值例子表明算法是有效的. 相似文献
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一个新的无约束优化超记忆梯度算法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法利用当前点的负梯度和前一点的负梯度的线性组合为搜索方向,以精确线性搜索和Armijo搜索确定步长.在很弱的条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速度.因算法中避免了存贮和计算与目标函数相关的矩阵,故适于求解大型无约束优化问题.数值实验表明算法比一般的共轭梯度算法有效. 相似文献
3.
本文利用广义投影矩阵,对求解无约束规划的超记忆梯度算法中的参数给出一种新的取值范围以保证得到目标函数的超记忆梯度广义投影下降方向,并与处理任意初始点的方法技巧结合建立求解非线性不等式约束优化问题的一个初始点任意的超记忆梯度广义投影算法,在较弱条件下证明了算法的收敛性.同时给出结合FR,PR,HS共轭梯度参数的超记忆梯度广义投影算法,从而将经典的共轭梯度法推广用于求解约束规划问题.数值例子表明算法是有效的. 相似文献
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在本文中,我们提出了一种新的带扰动项的三项记忆梯度混合投影算法.在这种方法中应用了广义Armijo线搜索,并且仅在梯度函数在包含迭代序列的开凸集上一致连续的条件下证明了该算法的全局收敛性.最后给出了几个数值算例. 相似文献
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解带线性或非线性约束最优化问题的三项记忆梯度Rosen投影算法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用Rosen投影矩阵,建立求解带线性或非线性不等式约束优化问题的三项记忆梯度Rosen投影下降算法,并证明了算法的收敛性.同时给出了结合FR,PR,HS共轭梯度参数的三项记忆梯度Rosen投影算法,从而将经典的共轭梯度法推广用于求解约束规划问题.数值例子表明算法是有效的。 相似文献
6.
对求解无约束规划的超记忆梯度算法中线搜索方向中的参数,给了一个假设条件,从而确定了它的一个新的取值范围,保证了搜索方向是目标函数的充分下降方向,由此提出了一类新的记忆梯度算法.在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,且给出了结合形如共轭梯度法FR,PR,HS的记忆梯度法的修正形式.数值实验表明,新算法比Armijo线搜索下的FR、PR、HS共轭梯度法和超记忆梯度法更稳定、更有效. 相似文献
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一类全局收敛的记忆梯度法及其线性收敛性 总被引:18,自引:0,他引:18
本文研究一类新的解无约束最优化问题的记忆梯度法,在强Wolfe线性搜索下证明了其全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛速率进行了分析.数值试验表明算法是很有效的. 相似文献
8.
本文考虑了Solodov和Svaiter提出的带误差项的下降算法的收敛性.其重要特征是在收敛性的证明过程中没有应用梯度函数的Hlder连续性.因此,我们在较弱的条件下得到了该算法的收敛性结果. 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(18)
谱共轭梯度算法是求解大规模无约束最优化问题的有效算法之一.基于Hestenes-Stiefel算法与谱共轭梯度算法,提出一种谱Hestenes-Stiefel共轭梯度算法.在Wolfe线搜索下,算法产生的搜索方向具有下降性质,且全局收敛性也能得到证明.通过对CUTEr函数库中部分著名的函数进行试验,利用著名的DolanMore评价体系,展示了新算法的有效性. 相似文献
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提出一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法,证明了算法的全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛速率进行了分析.新算法在迭代过程中无需对步长进行线性搜索,仅需对算法中的一些参数进行预测估计,从而减少了目标函数及梯度的迭代次数,降低了算法的计算量和存储量.数值试验表明算法是有效的. 相似文献
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Wolfe搜索下记忆梯度法的收敛性 总被引:7,自引:0,他引:7
本文研究无约束优化问题的记忆梯度算法,分析了Wolfe搜索下该算法的全局收敛性和线性收敛速度。初步数值试验结果表明了算法的有效性。 相似文献
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GLOBAL CONVERGENCE RESULTS OF A THREE TERM MEMORY GRADIENT METHOD WITH A NON-MONOTONE LINE SEARCH TECHNIQUE 总被引:4,自引:0,他引:4
孙清滢 《数学物理学报(B辑英文版)》2005,25(1):170-178
In this paper, a new class of three term memory gradient method with nonmonotone line search technique for unconstrained optimization is presented. Global convergence properties of the new methods are discussed. Combining the quasi-Newton method with the new method, the former is modified to have global convergence property. Numerical results show that the new algorithm is efficient. 相似文献
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给求解无约束规划问题的记忆梯度算法中的参数一个特殊取法,得到目标函数的记忆梯度G o ldste in-L av in tin-Po lyak投影下降方向,从而对凸约束的非线性规划问题构造了一个记忆梯度G o ldste in-L av in tin-Po lyak投影算法,并在一维精确步长搜索和去掉迭代点列有界的条件下,分析了算法的全局收敛性,得到了一些较为深刻的收敛性结果.同时给出了结合FR,PR,HS共轭梯度算法的记忆梯度G o ldste in-L av in tin-Po lyak投影算法,从而将经典共轭梯度算法推广用于求解凸约束的非线性规划问题.数值例子表明新算法比梯度投影算法有效. 相似文献