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基于次梯度选取的非光滑优化强次可行方向法
引用本文:唐春明,简金宝. 基于次梯度选取的非光滑优化强次可行方向法[J]. 应用数学学报, 2011, 34(5)
作者姓名:唐春明  简金宝
作者单位:广西大学数学与信息科学学院,南宁,530004
基金项目:国家自然科学基金(71061002); 广西自然科学基金(0832052,2010GXNSFB013047); 广西教育厅科研基金(20091 1MS202); 广西大学科研基金(XBZ100086)资助项目
摘    要:本文结合次梯度选取技术及割平面法和强次可行方向法的思想,提出了一个求解目标函数非光滑约束优化问题的强次可行方向算法.通过设计一个新的寻找搜索方向子问题和构造新型线搜索,算法不仅能接受不可行的初始点,而且能保持迭代点的强次可行性,同时避免在可行域外目标函数值的不适度增加.算法具备全局收敛性,且初步的数值试验表明算法是稳定有效的.

关 键 词:次梯度选取  非光滑优化  强次可行方向法  全局收敛

Strongly Sub-feasible Direction Method with Subgradient Selection for Nonsmooth Optimization
TANG CHUNMING , JIAN JINBAO. Strongly Sub-feasible Direction Method with Subgradient Selection for Nonsmooth Optimization[J]. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 2011, 34(5)
Authors:TANG CHUNMING    JIAN JINBAO
Affiliation:TANG CHUNMING JIAN JINBAO (College of Mathematics and Information Science,Guangxi University,Nanning 530004)
Abstract:In this paper,by combining subgradient selection technique with the ideas of cutting plane method and strongly sub-feasible direction method,a strongly sub-feasible direction algorithm is proposed for the solution of constrained optimization problems with nonsmooth objective function.By introducing a new search direction finding subproblem and constructing a new line search,the algorithm can not only accept infeasible starting points,but also preserve the sub-feasibility of the iterations,and meanwhile prev...
Keywords:subgradient selection  nonsmooth optimization  strongly sub-feasible direction method  global convergence  
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