无约束优化问题相关论文
随着科技进步与社会高速发展,日渐增加的现实问题促使人们研究最优化方法.该方法主要针对不同问题所提出各种科学的解决方案,致力......
最优化设计在实际生活中的应用非常广泛,我们可以通过数值最优化中的基础知识和计算方法来解决实际生活中的问题,运用科学的计算方......
最优化问题是数学规划中的一个重要的课题.在工程、信息技术以及经济均衡等领域都有很多应用.而拟牛顿法又是求解最优化问题的一类......
能源消耗的不断增加使温室气体的浓度逐渐升高，从而导致全球变暖。能耗预测对于能源规划，管理和节约至关重要，能耗预测可帮助用户估算......
信赖域算法是求解无约束优化问题的一类重要的数值计算方法，该算法不仅思想新颖，算法可靠，而且具有很强的收敛性。所以，近二十多年来受......
为了避免传统最小均方/最小二乘(LMS/LS)盲均衡方法的系数矩阵病态问题、减少最小均方(LMS)和最小二乘(LS)方法对数据长度的严重依......
论文分四章叙述.第一章为绪论.简要介绍稀疏拟牛顿法的提出,研究情况及研究价值.第二章针对校正矩阵为对角阵的情况提出了Armijo步......
关于解非线性方程组和无约束优化问题的不精确牛顿型方法的研究很多，关于不精确秩1、秩2修正拟牛顿法的研究尚未见到，这大概是因为秩......
最优化问题及其理论和算法来源于经济，管理，工程等许多重要领域，同时和计算数学中的微分方程数值解法，非线性方程组数值解法等分支有着......
非线性规划的一个重要分支就是非光滑优化，然而特征值优化问题又是非光滑优化中一类被广泛研究的问题，它在物理、工程、统计等方面都......
线搜索方法和信赖域方法是求解最优化问题的两类最基本的算法，求解线搜索方向和信赖域子问题分别是其关键的组成部分之一，另一个关键......
本文给出一类新的非单调信赖域算法,进一步丰富了信赖域方法的研究。 第一章对无约束优化问题的线搜索方法进行总结；第二章回顾......
信赖域方法对于无约束优化问题的求解，关键问题在于对信赖域子问题的求解，但对于信赖域子问题的求解，信赖域半径的选取起及实验点的选......
本学位论文结合非单调技术、过滤技术等提出了求解无约束优化问题基于二次模型的信赖域算法和基于新锥模型的信赖域算法.在适当条......
众所周知,共轭梯度法和拟牛顿法是求解无约束优化问题的两类非常重要且有效的梯度法.共轭梯度法的优点是其存储量小、计算简单,适......
信赖域方法是求解无约束优化问题的一类重要方法，它不要求Hessian矩阵在每个迭代点处均正定，并适合于求解一些病态问题，而且它还具有......
牛顿算法、拟牛顿算法是求解非线性方程组和无约束优化问题最常用的方法之一，也是目前最有效的方法.本文基于前人对牛顿算法、拟牛......
在现实生活中，很多问题的数学模型可以表现为互补问题，互补问题与非线性规划、极大极小、对策论、不动点理论等分支有紧密联系。互补......
本文研究求解无约束优化问题的共轭梯度算法并且对提出的两种新的共轭梯度方法的数值表现进行了讨论。 首先对共轭梯度方法的研......
本文主要研究求解无约束优化问题的混合信赖域算法,信赖域算法以其良好的稳定性和较强的收敛性越来越受到学者的重视,成为求解非线......
针对标准粒子群算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法.算法有效结合了粒子群优化算法较强......
提出一类无约束优化下降算法,证明了Armijo搜索和Wolfe搜索下的全局收敛性. 算法类似于共轭梯度法,但与其不同,它具有更宽的βk选......
给出了一个求解无约束优化问题的记忆梯度法的收敛速度分析,在一致凸条件下证明了求解无约束优化问题的记忆梯度法具有线性收敛性.......
共轭梯度法是优化算法中最常用的方法之一,适于解决大规模问题,因而有着广泛的应用,而标量βk不同的选取可以构成不同的共轭梯度法......
本文提出了一种新的求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法.通过构造新的βk公式,并由此提出一个不同于传统方式的确定搜索方向的......
变分不等式问题(简称VIP)通过广义D-gap函数可以转化成无约束优化问题.在找到使优化问题目标函数达到最大的y值后,直接构造了一类......
在传统信赖域方法的基础上,提出了求解无约束最优化问题的一个新的带非单调线搜索的信赖域算法.该算法采用非单调Wolfe线搜索技术......
共轭梯度法主要依靠d1=-g1,dk+1=-gk+1+βkdk,k≥1,其中g为目标函数f(x)的梯度，进行迭代，不同的βk会产生不同的算法。本文主要是在......
考虑无约束优化问题minf（x）x∈R^n，其中，f：R^n→R为连续可微函数，共轭梯度法是求解大规模约束问题的一种有效算法，而标量βk不同的选取可......
本文研究了无约束优化问题的一类非单调算法。在较弱的条件下，证明了算法的全局收敛性。......
共轭梯度法是最优化中最常用的方法之一,广泛地应用于求解大规模优化问题,其中参数β_k的不同选取可以构成不同的共轭梯度法.给出......
讨论目标函数为Lipschitz连续函数的无约束整数规划的数值算法．通过构造目标函数的区间扩张和无解区域删除检验原则，建立了求解无约......
二阶锥规划是一个非光滑的凸规划问题，在电子工程、控制论、组合优化等许多工程问题中有着广泛的应用。提出了一种求解二阶锥规划的......
本文中，我们考虑一般的无约束极小化问题：minx∈R^nf（x）,（1,1）其中f：R^n→R二次连续可微．......
主要研究了一类在推广的线搜索条件下的非单调共轭梯度法,并在较弱的假设条件下证明了其全局收敛性.......
基于Karush-Kuhn-Tucker最优性条件和Fischer-Burmeister非线性互补函数,建立了约束极大极小问题等价的非光滑无约束优化问题和等......
众所周知，共轭梯度法所产生的搜索方向往往无法保证其下降性，即使有时所产生的方向具有下降性，但该下降性往往依赖于某种线性搜索．因此......
共轭梯度法是无约束优化问题的常用方法,随着大规模问题的出现,该算法受到越来越多重视。在CD共轭梯度法的基础上,提出了一种修正C......
提出了一种求解非凸函数极小的修正的Broyden算法,步长由Wolfe原则确定.若假设目标函数是二阶连续可微的,目标函数的梯度满足Lipsc......
1引言 我们考虑求解无约束优化问题 minf（x），x∈R^n 其中f：D∈R^n→R为R^n上的二次连续可微函数，且f（x）的二阶Hesse阵H（x）稀疏、正定．为了求......
1引言本文考虑的无约束最优化问题为minf（x）,x∈R^n（1.1）其中f（x）为连续可微函数.解此问题的很多算法一般都采用二次函数模型去逼近f（x） （[1......
摘要：无约束优化问题是人们在探讨优化问题的典型和基础。为了解决这一问题，这一问题被提出时，牛顿通过研究确定了一种快速收敛的方式......
考虑利用变分迭代方法求解最优化问题,分别给出了求解一般的有约束和无约束最优化问题的基本步骤,并通过实例说明了所给方法的有效......
对无约束优化问题，本文提出了一种新的移动渐近线算法．在每次迭代过程中，我们构造一个原问题的移动渐近线函数，由此建立一个简单可分、......
在Dai-Liao共轭梯度法的基础上,提出了一种修正的共轭梯度法,该算法在强Wolfe线性搜索和精确线性搜索下具有充分下降性.同时,在确......
