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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
极大极小问题的信赖域法   总被引:1,自引:0,他引:1  
对信赖域法作了进一步的研究,借助Min max问题的伪方向导数,构造出其信赖域二次模型,并结合非单调策略,给出求解Min max问题的简单易行的信赖域算法。  相似文献   

2.
对广义梯度投影算法作了进一步推广,选择与切面有一定偏差的面进行广义梯度投影。这一算法数值稳定性较好且应用范围更广。  相似文献   

3.
下面我们结合运用前面介绍的多种方法来深入地、透彻地讨论一个著名的极值问题——Steiner问题.六、Steiner问题在这一节里,除了主要讨论著名的Steiner问题外,还包含另外两个例子.一方面它们可以为讨论Steiner问题做一些准备,另一方面这些问题本身,以及解决这两个问题中所用的方法也是很重要的.  相似文献   

4.
给出了一类新的非单调信赖域算法,且证明了算法的全局收敛性和在适当条件下的超线性收敛性.  相似文献   

5.
本文采用无惩罚型信赖域算法求解极小极大问题,并采用了非单调的方式来判断迭代是否可以接受,在数值实验基础上对算法做了改进.  相似文献   

6.
本文讨论了无约束优化问题的一类信赖域算法,在二次模型Hesse矩阵一致有界的条件下,证明了算法具有强收敛性.对著名的Rosenbrock函数进行了数值实验,并与Matlab软件中其他方法作了比较,结果表明该方法十分有效.  相似文献   

7.
新锥模型信赖域子问题的第三种情形较为复杂,2008年这一非凸问题被化约为凸规划问题,从而有了详细的求解算法.但对该算法的收敛性结果至今仍无详细的讨论及证明.本文给出了该算法收敛性的两个结果,对其中局部收敛性的结果进行了详细的论证.  相似文献   

8.
提出了一种修正的SQP算法求解带约束的极大极小问题,仅添加一个额外的变量,将带约束的极大极小问题转化为序列二次规划问题。证明了在合理的假设条件下,序列二次规划问题的极小值点就是原问题的极小值点。数值结果表明这种SQP算法是求解带约束有限极大极小问题的一种有效算法。  相似文献   

9.
讨论了求解无约束最优化问题的信赖域算法,给出了一种改进的非单调信赖域算法,该算法通过改变预计下降量,使其与实际下降量对应起来,且这种改变保持算法的收敛性.  相似文献   

10.
在本文中,我们结合非单调信赖域方法和非单调线搜索技术提出了一类新的无约束优化算法.与传统的非单调信赖域算法相比,这样得到的新算法不仅不需重解子问题,而且在每步迭代保证目标函数的近似海赛矩阵的正定性.在一定条件下证明了算法具有全局收敛性.  相似文献   

11.
对一类带有非负边界约束的线性不等式约束优化问题进行了研究,提出了一种新的信赖域算法.该算法在内点法的基础上,把非负边界约束从一般的不等式约束中分离出来,化为信赖域约束的一部分,得到一个简单易解的子问题.在一定的条件下证明了该算法具有强收敛性,并给出了数值结果.  相似文献   

12.
先将非线性互补问题(NCP )转化为与其等价且有可行解的辅助问题,再将引入了信赖域方法思想的SQP方法与Filter技术相结合,提出一种求解NCP问题的信赖域-SQP-filter算法,并讨论了解的存在性和算法的全局收敛性。数值结果表明我们的算法是有效并收敛的。  相似文献   

13.
本文提出了无约束多目标规划的一类非单调信赖域算法.并证明了算法的全局收敛性.  相似文献   

14.
信赖域法是解决无约束优化问题的可靠、有效的方法。首先对信赖域法作详细的解释,然后对Hesse矩阵作具体的分析,并对其非正定的情形进行了改进,并举例说明。  相似文献   

15.
针对等式约束优化问题提出了一个带记忆的等式约束信赖域算法。该算法不同于传统的信赖域方法,此信赖域模型是记忆模型,从全局考虑目标函数的下降性而不完全依赖于当前点信息,采用非单调技术得到了算法的全局收敛性和超线性收敛性。  相似文献   

16.
针对信赖域算法求解非线性优化无法找到局部最优解的问题,提出一种基于模拟退火粒子群的信赖域算法.该算法先利用模拟退火改进粒子群的后期寻优能力,克服"早熟收敛",再与信赖域算法结合,有效求解无约束化信赖域子问题。数值实验表明,新算法具有良好的全局寻优能力和收敛能力,计算精度高。  相似文献   

17.
我国农业技术效率及其对策分析   总被引:7,自引:0,他引:7  
技术进步及其转化运用是促进我国农业现代化进程的重要推动力。我国现阶段的农业技术低效率 ,在一定程度上成为促进农业发展的重要障碍。分析我国农业技术低效率的原因及其对策 ,对提升我国农业的技术化具有重要的实践意义。  相似文献   

18.
分析了背包问题的求解最佳解的经典算法 ,提出了一种求解 0 - 1背包问题的更有效的方法———递归法 .  相似文献   

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