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本文提出了一个易实施的处理一类无约束复合非光滑优化的信赖域算法,并在一定条件下证明了该算法所产生的迭代序列的任何聚点都是原问题的稳定点. 相似文献
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Fermat场址问题的信赖域算法 总被引:3,自引:0,他引:3
杨益民 《高等学校计算数学学报》1997,19(3):224-231
1 问题及预备引理 设R~n是n维欧氏空间,a_i∈R~n,i=1,2,…,t是t个不共线的点,w_i>0,i=1,2,…,t,┃·┃表欧氏范数,著名的Fermat场址问题是 相似文献
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多场址问题是一类重要的不可微凸规划问题,国内外已有许多学者对其进行研究,并提出了一 算法。但如文「2」中所述,大多数算法或无收敛收保证,或在较强的条件下才保证收敛,本文提出一类解多场址问题的信赖域算法,并在极弱的条件下证明该类算法的全局收敛性。 相似文献
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刘国山 《高等学校计算数学学报》1997,19(1):77-82
1 引言 考虑下列无约束非光滑优化问题 minf(x),(1) x∈R~n,其中f为R~n上的局部Lipschitz函数,本文将‖·‖_2简记为‖·‖.记下列信赖域子问题为S∪B(x,△). min m(x,s)=φ(x,s)+1/2s~TBs, 其中φ:R~(2m)→R为f的迭代函数。 对于无约束非光滑优化问题(1),[11],[13],[3]、[4]和[5]分别在特殊的条件下给出了信赖域算法用以求解(1)的收敛性结果。最近,[10]、[2]和[6]在不同的假设条件下分别给出了信赖域算法求解无约束非光滑优化问题的一般模型,并在子问题的目标函数满足局部一致有界性条件时证明了算法模型的整体收敛性。在目标函数满足某种正则性条件时,[11]和[9]给出了当信赖域子问题的目标函数中二次项不满足一致有界性条件时的收敛性结果.本文则在目标函数仅为局部Lipschitz函数时得到了和[8]、[11]、[9]相同的收敛性结果。 相似文献
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一个解无约束优化问题的过滤信赖域方法 总被引:4,自引:0,他引:4
1 引言 本文中,我们考虑一般的无约束极小化问题: minx∈Rn f(x), (1.1) 其中f:Rn→R二次连续可微. 信赖域方法是解问题(1.1)的一类非常成功的算法.在标准信赖域算法框架([2][11][1])中,迭代点列是单调下降的,对于一些坏条件问题,会出现收敛非常缓慢的情形.针对这种问题,人们提出了非单调技术([2][3][13][14][15]),来加快算法在实际计算中的收敛速度,取得了很好的数值效果. 相似文献
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欧宜贵 《数学物理学报(A辑)》2002,22(2):157-162
提出了一种易实施的求解带线性约束的非光滑优化问题的信赖域算法,并在一定的条件下证明了该算法所产生的迭代序列的任何聚点都是原问题的稳定点.有限的数值例子表明,该方法是行之有效的. 相似文献
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提出了求解一类带一般凸约束的复合非光滑优化的信赖域算法 .和通常的信赖域方法不同的是 :该方法在每一步迭代时不是迫使目标函数严格单调递减 ,而是采用非单调策略 .由于光滑函数、逐段光滑函数、凸函数以及它们的复合都是局部Lipschitz函数 ,故本文所提方法是已有的处理同类型问题 ,包括带界约束的非线性最优化问题的方法的一般化 ,从而使得信赖域方法的适用范围扩大了 .同时 ,在一定条件下 ,该算法还是整体收敛的 .数值实验结果表明 :从计算的角度来看 ,非单调策略对高度非线性优化问题的求解非常有效 相似文献
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Yigui Ou 《Numerical Functional Analysis & Optimization》2013,34(5):524-540
In this article, an ODE-based trust region filter algorithm for unconstrained optimization is proposed. It can be regarded as a combination of trust region and filter techniques with ODE-based methods. Unlike the existing trust-region-filter methods and ODE-based methods, a distinct feature of this method is that at each iteration, a reduced linear system is solved to obtain a trial step, thus avoiding solving a trust region subproblem. Under some standard assumptions, it is proven that the algorithm is globally convergent. Preliminary numerical results show that the new algorithm is efficient for large scale problems. 相似文献
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本给出了处理无约束非光滑优化的信赖域算法的一个实施方案。数值实验表明:这种方案是切实可行和可靠的。 相似文献
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无约束最优化锥模型拟牛顿信赖域方法的收敛性(英) 总被引:3,自引:0,他引:3
本文研究无约束最优化雄模型拟牛顿信赖域方法的全局收敛性.文章给出了确保这类方法全局收敛的条件.文章还证明了,当用拆线法来求这类算法中锥模型信赖域子问题的近似解时,确保全局收敛的条件得到满足 相似文献
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Milanka Gardasevic Filipovic Nada Djuranovic-Milicic 《Numerical Functional Analysis & Optimization》2013,34(12):1239-1251
In this article, we present a method for minimization of a nondifferentiable function. The method uses trust region strategy combined with a bundle method philosophy. It is proved that the sequence of points generated by the algorithm has an accumulation point that satisfies the first order necessary and sufficient conditions. 相似文献
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In this paper, we design a new variable target value procedure, the trust region target value (TRTV) method, for optimizing nondifferentiable Lagrangian dual formulations of large-scale, ill-conditioned linear programming problems. Such problems typically arise in the context of Lagrangian relaxation approaches and branch-and-bound/cut algorithms for solving linear mixed-integer programs. Subgradient optimization strategies are well-suited for this purpose and are popularly used, particularly in Lagrangian relaxation contexts, because of their simplicity in computation and mild memory requirements. However, they lack robustness and can often stall while yet remote from optimality. With this motivation, we design our proposed TRTV method to retain simplicity in computations, be theoretically convergent, as well as yield an effective and robust performance in practice. Furthermore, we augment this approach with dual refinement and primal recovery procedures based on outer-linearization and trust region strategies to further improve the accuracy of the resulting solutions and to derive primal solutions as well. Our computational study reveals a highly competitive performance of the proposed TRTV algorithm among several implemented nondifferentiable optimization procedures. Moreover, the dual refinement and primal recovery procedures help further reduce the optimality gap and promote attaining a relatively greater degree of primal feasibility as compared with several alternative ergodic primal recovery schemes. Also, the proposed method displays significantly lesser computational requirement than that of a commercial linear programming solver CPLEX.This research has been supported by the National Science Foundation under Grant Number DMI-0094462. 相似文献
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带非线性不等式约束优化问题的信赖域算法 总被引:1,自引:0,他引:1
借助于KKT条件和NCP函数,提出了求解带非线性不等式约束优化问题的信赖域算法.该算法在每一步迭代时,不必求解带信赖域界的二次规划子问题,仅需求一线性方程组系统.在适当的假设条件下,它还是整体收敛的和局部超线性收敛的.数值实验结果表明该方法是有效的. 相似文献
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一类非线性规划问题的信赖域内点算法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文对约束为线性的一类非线性优化问题提出了一种依赖域内点算法的,其中约束非负性要求一个仿射变换阵实现,其子问题变成了与个带仿射变换的线性等式约束的求解,我们证明了算法的有效性,在一定条件下证明了由算法产生的序列收敛到优化总理2的一阶稳定,点。 相似文献