【摘 要】
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提出一种二块校正既约Hessian方法的非单调信赖域回代算法来解决约束优化问题.一般采用二块校正的双边既约Hesse阵方法代替完全Hesse阵方法处理大规模问题.为了获得算法的整
【机 构】
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上海师范大学,数理信息学院,上海,200234
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提出一种二块校正既约Hessian方法的非单调信赖域回代算法来解决约束优化问题.一般采用二块校正的双边既约Hesse阵方法代替完全Hesse阵方法处理大规模问题.为了获得算法的整体收敛性,引入非光滑的l1罚函数作为势函数.在每次回代中不必使罚函数都单调递减,以使能克服高度非线性情况下的峡谷状态,同时采用二阶校正步计算能避免Maratos效应.只要每一步迭代至少运用两种校正规则之一,算法就能保持一步局部Q-超线性收敛速率.
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