【摘 要】
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众所周知,以DFP和BFGS为代表的拟牛顿法是解无约束非线性规划问题:min{f(x);x∈R~n}的最常用和最有效的方法之一。但是在实际计算中,若选择步长因子时作的线性搜索“低精度”
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众所周知,以DFP和BFGS为代表的拟牛顿法是解无约束非线性规划问题:min{f(x);x∈R~n}的最常用和最有效的方法之一。但是在实际计算中,若选择步长因子时作的线性搜索“低精度”时,DFP算法的计算效果有时并不理想。而且,尽管1976年Powell证明了带非精确线性搜索的BFGS算法有一步超线性收敛率,1988年吴士泉采用重复使用原始正定矩阵的方法使得算法中用到的变尺度矩阵及其逆阵的迹有界,并且证明这类修改后的DFP算法,对一致凸目标函数,当线性搜索是非精确时,也具有一步超线性收敛率。但是对一般的D
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