海南省自然科学基金(111001)
- 作品数：6 被引量：6H指数：2
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- 求解带界约束的非线性方程组的混合方法
- 2015年
- 基于非单调技术和L-M算法,提出了一种新的求解带界约束的非线性方程组的混合方法.在一定条件下,该算法具有全局收敛性.数值试验表明该算法是有效的.
- 刘元文欧宜贵
- 关键词：非线性方程组界约束非单调技术L-M算法
- 基于非单调技术的ODE型混合方法被引量：3
- 2013年
- 基于非单调线搜索技术和IMPBOT算法,提出了一个求解无约束优化问题的ODE型混合方法.该方法的主要特点是:为了求得试验步,该方法在每次迭代时不必求解带信赖域界的子问题,仅需要求解一线性方程组系统;当试验步不被接受时,该方法就执行改进的Wolfe-型非单调线搜索来获得下一个新的迭代点,从而避免了反复求解线性方程组系统.在一定条件下,所提算法还是整体收敛和超线性收敛的.数值试验结果表明该方法是有效的.
- 刘媛媛欧宜贵
- 关键词：无约束优化非单调线搜索收敛性
- 一个基于定步长技术的超记忆梯度法被引量：2
- 2015年
- 基于定步长技术,本文给出一种求解无约束优化问题的超记忆梯度算法,从而避免每步都执行线搜索.在一定条件下证明该算法具有全局收敛性和局部线性收敛率.由于该方法不用计算和存储矩阵,故适合于求解大规模优化问题.数值试验表明该算法是有效的.
- 刘元文欧宜贵马巍
- 关键词：无约束优化超记忆梯度法
- 关于非线性等式约束优化问题的一点注记
- 2015年
- 给出了一种求解非线性约束优化问题的算法.利用Lagrange函数,将非线性约束优化问题转化为无约束优化问题,从而得到解决.方法仅仅依靠求解一个线性方程组来求解,因此使得计算量减小,计算速度变快.在一定条件下,给出算法的收敛性证明.数值试验表明方法是有效的.
- 王冠舒欧宜贵武斌
- 关键词：线性方程组无约束优化
- 一个带固定步长的ODE型算法被引量：3
- 2013年
- 提出了一种新的求解无约束优化问题的ODE型方法,其特点是:它在每次迭代时仅求解一个线性方程组系统来获得试探步;若该试探步不被接受,算法就沿着该试探步的方向求得下一个迭代点,其中步长通过固定公式计算得到.这样既避免了传统的ODE型算法中为获得可接受的试探步而重复求解线性方程组系统,又不必执行线搜索,从而减少了计算量.在适当的条件下,还证明了新算法的整体收敛性和局部超线性收敛性.数值试验结果表明:提出的算法是有效的.
- 王冠舒欧宜贵
- 关键词：无约束优化收敛性
- 基于非单调技术的ODE型算法
- 2012年
- 将非单调技术与信赖域ODE算法相结合,提出了一种求解无约束优化的新算法,从而减少了迭代次数以及信赖域子问题的计算次数.并给出在一定条件下算法的整体收敛性,数值试验表明算法有效.
- 张军王冠舒
- 关键词：非单调技术无约束优化
