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It is well known that trust region methods are very effective for optimization problems. In this article, a new adaptive trust region method is presented for solving unconstrained optimization problems. The proposed method combines a modified secant equation with the BFGS updated formula and an adaptive trust region radius, where the new trust region radius makes use of not only the function information but also the gradient information. Under suitable conditions, global convergence is proved, and we demonstrate the local superlinear convergence of the proposed method. The numerical results indicate that the proposed method is very efficient. 相似文献
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解非线性对称方程组问题的具有下降方向的近似高斯-牛顿基础的BFGS方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本本文给出了一个解非线性对称方程组问题的具有下降方向的近似高斯一牛顿基础BFGS方法。无论使用何种线性搜索此方法产生的方向总是下降的。在适当的条件下我们将证明此方法的全局收敛性和超线性收敛性。并给出数值检验结果。 相似文献
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在本文中,我们给出一个求解无约束优化问题的秩一适定方法,该方法具有下述较好性质:校正矩阵是对称正定的;在适当条件下,对非凸函数拥有全局收敛性.我们还给出数值检验结果. 相似文献
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