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该文给出了一个求解非线性系统的信赖域方法.主要思想是通过引入松弛变量,将问题等价地转化为带非负约束的最优化问题.作者利用有效集策略,在每次迭代中只需求解一个低维的信赖域子问题,该信赖域子问题是通过截断共轭梯度法来近似求解的.在较弱的条件下,获得了一个更一般的收敛性结果. 相似文献
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凸约束优化问题的带记忆模型信赖域算法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文我们考虑求解凸约束优化问题的信赖域方法 .与传统的方法不同 ,我们信赖域子问题的逼近模型中包括过去迭代点的信息 ,该模型使我们可以从更全局的角度来求得信赖域试探步 ,从而避免了传统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 .全局收敛性的获得是依靠非单调技术来保证的 相似文献
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带记忆信赖域方法的收敛性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文给出了一个求解无约束优化问题的带记忆信赖域算法,并分析了其全局收敛性. 相似文献
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