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1.
求解无约束优化问题的Dai-Yuan记忆梯度法 总被引：2，自引：1，他引：1
将Dai-Yuan共轭梯度法的前提条件βk>0改为βk<0,根据搜索方向的下降性要求,得出一个新的记忆梯度法,并做出了收敛性证明.新算法与Dai-Yuan共轭梯度法联系紧密.数值实验表明了该算法的有效性. 相似文献
2.
提出一类新的求解非线性方程组的记忆梯度法,证明了算法的全局收敛性.该算法不依赖于问题初始点的选取,并且在迭代过程中无需计算雅克比矩阵的逆矩阵,降低了算法的计算量,节省了运算时间.与牛顿法相比,新算法更适于求解大规模非线性方程组. 相似文献
3.
提出一类混合参数共轭梯度法,在步长满足Wolfe线搜索的条件下,算法产生的搜索方向是下降方向.在适当的条件下,算法是全局收敛的. 相似文献
4.
依据对偶变数法求定积分的理论,提出以减小用蒙特卡罗方法求定积分的方差为目的的求解二重积分的新方法,并通过一系列证明,证明该方法的正确性.最后通过数值模拟验证该方法对求解二重积分的精度明显高于其他的蒙特卡罗模拟方法.同时该法的提出也对用数值计算求积分的精确性做出一定的贡献. 相似文献
5.
陈守东 《吉林大学学报(理学版)》1992,(2)
本文利用Bayes决策观点,对于随机规划中的有补偿二阶段决策问题,定义了Bayes决策准则,并利用样本的信息给出了最优的Bayes决策,讨论了一些相应的性质。 相似文献
6.
针对无约束优化问题,提出一类谱共轭梯度法.谱共轭梯度法是对TS、GN及MPRP方法的修正,使得在任何线性搜索条件下都具有充分下降性.并且在Armijo型线性搜索条件下,证明了该类算法的全局收敛性.与GN、SFR及MPRP方法进行比较,数值结果表明:谱共轭梯度法是可行的,特别对于大规模无约束优化问题更有效. 相似文献
7.
应用一个指数障碍函数和原始对偶内点法求解一个非线性规划问题, 并利用线性搜索方法建立了全局收敛性定理. 相似文献
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9.
本文研究的是一类具有完备补偿矩阵的二阶段问题－三角补偿矩阵的二阶段问题．它是简单补偿和对角补偿问题的推广．文中讨论了它的一些重要性质，这些性质对求解它是很有意义的． 相似文献
10.
给出了一个基于PRP方法的新的杂交共轭梯度法，并在适当的条件下，证明了新算法的全局收敛性．数值结果表明提出的算法是有效的． 相似文献
11.
莫利柳 《西北师范大学学报(自然科学版)》2010,46(4):32-36
提出了一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法,在较弱条件下证明了该方法的全局收敛性和线性收敛速率.该算法无需任何线搜索而具有充分下降性,且搜索方向自适应在一个信赖域范围之内;该方法继承了著名PRP方法的一个主要性质:当步长很小时,搜索方向靠近于最速下降方向,避免了连续小步长的产生.初步的数值实验结果表明该方法是有效的. 相似文献
12.
共轭梯度法是求解大规模无约束问题的一种有效方法,本文针对算法的优劣主要依赖于步长因子和搜索方向的特点,结合共轭梯度法的共轭性质,在HS方法和DY方法的基础上,提出了一种混合共轭梯度法,并证明了全局收敛性. 相似文献
13.
侯春莉 《山东师范大学学报(自然科学版)》2014,(4)
利用非线性互补问题（NCP）的F－B价值函数,基于PRP＋型共轭梯度算法,结合Gu N．Z．的新的非单调搜索技术提出新的利用F－B价值函数求解非线性互补问题（NCP）的非单调共轭梯度算法,该算法保持了共轭梯度算法和非单调数据的优良性质．在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性,数值实验证明是有效的,适合解决大规模非线性互补问题． 相似文献
14.
研究一类新的记忆梯度法,算法利用当前点的负梯度和前一点的搜索方向的线性组合为搜索方向,以强wolfe线搜索确定步长,并证明了算法具有全局收敛性,当目标函数一致凸时讨论了收敛速度． 相似文献
15.
求解非完整系统运动方程的梯度法 总被引：1，自引：0，他引：1
梅凤翔 《北京理工大学学报》1990,10(4):1-11
将Vujanov 1979年提出的对完整非保守系统的一种积分方法——梯度法,推广到非完整非保守系统,并举例说明新方法的应用。 相似文献
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通过修改共轭系数和谱系数公式,给出了基于强Wolfe搜索技术的谱共轭梯度法,在一般假设条件成立下,证明了该算法满足充分下降性、具有全局收敛性,并进行了数值实验,数值实验表明,新算法具有更好的数值性能. 相似文献
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文章给出了一个改进的共轭梯度公式及新公式的相关性质,新公式和DY公式结合得到一个混合共轭梯度法,新算法在Wolf线搜索下产生一个下降方向;并证明了算法的全局收敛性,给出了数值例子. 相似文献