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共轭下降法的全局收敛性 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出了一种Armijo型的线搜索,并在这种线搜索下讨论了共轭下降法的全局收敛性,且可得方法在每次迭代均产生一个下降搜索方向. 相似文献
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本文对可微非线性规划问题提出了一类新的近似渐近算法与一类渐近算法,它们都是基于一类逼近l1精确罚函数的罚函数而提出的.并证明了近似算法所得序列若有聚点则其为原问题的最优解;若所得序列为无界的,则给出了序列值收敛到最优值的一个充分条件.对渐近算法,在弱的假设条件下,证明了算法所得的极小点列有界,且其聚点均为原问题的最优解.并在Mangasarian-Fromovitz约束条件下,证明了有限次迭代之后,所有迭代均为可行的,即迭代所得的极小点为可行点. 相似文献
3.
对不等式约束优化问题提出了一个低阶精确罚函数的光滑化算法. 首先给出了光滑罚问题、非光滑罚问题及原问题的目标函数值之间的误差估计,进而在弱的假
设之下证明了光滑罚问题的全局最优解是原问题的近似全局最优解. 最后给出了一个基于光滑罚函数的求解原问题的算法,证明了算法的收敛性,并给出数值算例说明算法的可行性. 相似文献
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6.
带等式约束的光滑优化问题的一类新的精确罚函数 总被引:1,自引:0,他引:1
罚函数方法是将约束优化问题转化为无约束优化问题的主要方法之一. 不包含目标函数和约束函数梯度信息的罚函数, 称为简单罚函数. 对传统精确罚函数而言, 如果它是简单的就一定是非光滑的; 如果它是光滑的, 就一定不是简单的. 针对等式约束优化问题, 提出一类新的简单罚函数, 该罚函数通过增加一个新的变量来控制罚项. 证明了此罚函数的光滑性和精确性, 并给出了一种解决等式约束优化问题的罚函数算法. 数值结果表明, 该算法对于求解等式约束优化问题是可行的. 相似文献
7.
本文我们讨论了一簇共轭梯度法,它可被看作是FR法和DY法的凸组合.我们提出了两种Armijo型线搜索,并在这两种线搜索下,讨论了共轭梯度法簇的全局收敛性. 相似文献
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