The Global Convergence of Self-Scaling BFGS Algorithm with Nonmonotone Line Search for Unconstrained Nonconvex Optimization Problems

The self-scaling quasi-Newton method solves an unconstrained optimization problem by scaling the Hessian approximation matrix before it is updated at each iteration to avoid the possible large eigenvalues in the Hessian approximation matrices of the objective function. It has been proved in the literature that this method has the global and superlinear convergence when the objective function is convex （or even uniformly convex）. We propose to solve unconstrained nonconvex optimization problems by a self-scaling BFGS algorithm with nonmonotone linear search. Nonmonotone line search has been recognized in numerical practices as a competitive approach for solving large-scale nonlinear problems. We consider two different nonmonotone line search forms and study the global convergence of these nonmonotone self-scale BFGS algorithms. We prove that, under some weaker condition than that in the literature, both forms of the self-scaling BFGS algorithm are globally convergent for unconstrained nonconvex optimization problems.     

二次规划的精确罚函数法

二次规划的精确罚函数法刘昌文（华中理工大学数学系武汉４３００７４）关键词：搜索方向；半正定；二次规划；精确罚函数ＡＭＳ（１９９１）主场分类：９０Ｃ２０本文推广文「１」的算法得出求解半正定二次规划的一种新算法．与【１］比较，新算法的适用范围更广，且仍具...     

一种矢量量化编码的快速搜索算法

提出了一种矢量量化编码的快速匹配算法。利用码书的拓扑结构和柯西 施瓦兹不等式的性质推导出了消除不必要匹配操作的条件,并根据这个条件提出了快速搜索算法。实验结果表明,该算法不仅明显降低了矢量编码过程的复杂程度,同时也保证了与全搜索编码相同的图像编码质量。与其它搜索方法的操作次数和存储空间进行了比较。     

椭圆曲线素阶群上的离散对数求解

该文对解椭圆曲线上离散对数的Pollard ρ算法和并行碰撞搜索算法分别建立了它 们的图论模型和分析了碰撞技巧,比较了两个算法,进而提出了设计迭代函数的准则并 给出一个改进的并行碰撞算法.     

带反馈非对称信道的最优纠错编码

带反馈非对称信道的最优纠错编码等同于Ulam-Renyi问题的半谎搜索模型的最少提问次数qw(m).本文证明了qw(m)的取值分布具有非交叉性.借助于这一良好的分布特性,原始的确定最少提问次数精确值问题可以被简化为确定一个临界数问题并且这个临界数的存在性和唯一性得到了证明.同时本文也改进了Cicalese等人的结果,在更大的范围内明确地给出了最少提问次数qw(m)的精确值.     

一种激光搜索跟踪系统的设计和仿真

介绍一种用于空间交会的激光搜索跟踪系统，该系统设计能够满足雷达、导航和通信的要求。通过对系统组成和工作流程等的分析，建立追踪航天器和目标航天器的激光搜索跟踪系统模型，该模型能够完成系统指标的计算和动画演示。     

Beale-Powell重开始算法的收敛性

用例子说明求解大规模无约束优化问题的一种有效算法———Beale Powell重开始算法不一定收敛 ;但经过适当修正 ,可以获得它在一定条件下的收敛性.     

一种求解多峰函数优化问题的演化算法

针对演化计算产生新解无序的问题，提出了基于相似性的邻域搜索策略．利用邻域搜索，可以方便地建立自适应的新解产生机制．针对演化算法设计中存在的搜索效果和效率平衡问题，提出了利用适应值对个体进行分级的搜索策略．通过对个体的分级，可以区分个体在搜索过程中的职能：优秀的个体进行局部极小值的开采；其他的个体进行搜索空间的探索，以发现新的局部极小值．数值实验表明，新算法能有效处理低维多峰函数，能找到所有的全局最优解．对高维多峰函数．也能找到全局最优解．     

船载直升机目标搜索最佳方案决策模型

根据现代搜索理论的发展,对船载直升机在目标搜索中的具体运用进行了研究,建立了船载直升机目标搜索时搜索力的最优配置模型,解决了在已知目标分布的条件下船载直升机搜索中选择初始探测点、确定搜索路径、确定搜索次数以及搜索效率评估等问题．     

一种基于布朗粒子的混合搜索模型

基于网络上的布朗粒子运动基本原理,提出了一种单粒子和多粒子相结合的混合搜索模型.该模型将一次搜索过程分成单粒子搜索与多粒子搜索两个阶段,既克服了单粒子搜索效率低下的缺点,又降低了多粒子搜索的硬件代价.在各种复杂网络拓扑上实施该模型,并与混合导航模型进行比较.结果表明,混合搜索模型的平均搜索时间收敛更快,硬件代价更小.将度大优先的目标选择策略与混合搜索模型相结合,能进一步提高搜索效率.此外通过仿真发现,在无标度网络上混合搜索模型的效率远高于单粒子随机行走,与多粒子随机行走的效率相当,但硬件代价远小于多粒子行走.最后针对该模型给出了一种能有效降低负载的"吸收"策略.