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1.引 言考虑下列等式约束最优化问题:min f(x)x∈Rn (1.1)s.t.C(x)=0其中f:Rn→R,C(x)=(c1(x),C2(x),…,Cm(x))T,Ci:Rn→R,(i=1,…,m).我们假设f(x),Ci(x)(i=1,2,…,m)是连续可微函数.令g(x)= f(x),A(x)= C(x)T.为了方便,我们通常用 Ck,fk,gk,Ak分别表示 C(xk),f(xk),g(xk)A(xk). SQP方法是一迭代方法.在 xk点,通过解下列子问题来得到搜索方向 dk 相似文献
3.
解线性不等式的神经网络 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出两个解线性不等式的Hopfiedl-Tank型的神经网络。第一个网络模拟同时松弛投影方法,第二个网络是二次规划方法。当线性不等式的解集非空时,这两个方法都给出该线性不等式的解。同时我们还给出了这两个网络的数值模拟。 相似文献
4.
An adaptive trust region method and its convergence 总被引:17,自引:0,他引:17
In this paper, a new trust region subproblem is proposed. The trust radius in the new subproblem adjusts itself adaptively.
As a result, an adaptive trust region method is constructed based on the new trust region subproblem. The local and global
convergence results of the adaptive trust region method are proved. Numerical results indicate that the new method is very
efficient. 相似文献
5.
不等式约束最优化的非光滑精确罚函数的一个光滑近似 总被引:2,自引:0,他引:2
为不等式约束最优化问题提出一个连续可微近似罚函数并研究它的性质.在此基础上,提出了两个罚函数方法并证明这两个方法是全局收敛的. 相似文献
6.
一个等式约束问题的SQP方法及其收敛性 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出一个SQP算法,其效益函数为Flether^[1]提出的连续可微精确罚函数。该算法具有全局收敛性和超线性收敛速度,并且能自动调节罚参数,能有效地处理计算搜索方向的二次子规划的不可行问题。 相似文献
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8.
一个解凸二次规划的预测-校正光滑化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文为凸二次规划问题提出一个光滑型方法,它是Engelke和Kanzow提出的解线性规划的光滑化算法的推广。其主要思想是将二次规划的最优性K-T条件写成一个非线性非光滑方程组,并利用Newton型方法来解其光滑近似。本文的方法是预测-校正方法。在较弱的条件下,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。 相似文献
9.
一个新的SQP方法及其超线性收敛性 总被引:3,自引:0,他引:3
由Wilson,Han,Powell发展的SQP技术是解非线性规划的最有效的方法之一,但是,如果其中的二次子规划问题无可行解或者其搜索方向向量无界,该方法an和Burke「3」,周广路「2」分别对二次规划问题作了修正,克服了上述矛盾,本文在「2」的基础上,进上步修正,证明在Armijo搜索下算法具有全局收敛性,并通过解一辅助线性方程组,利用弧式搜索,得出该方法具有超线性收敛性。 相似文献
10.
本文提出一个新的解线性规划的Hopfields-型网络。该网络基于线性规划的对偶理论,并使用了Sigmoid函数,但不需要预先给定的罚参数和乘法模拟器,我们证明该网络不仅全局收敛到线性规划的精确解,而且能同时解原规划和对偶规划。由于在该网络中没有使用乘法模拟器而利用了Sigmoid函数,因此该模型是很容易用硬件实现的。 相似文献