發(fā)布時(shí)間：2020-03-28 20:56

【摘要】：本文研究了基于錐模型的針對(duì)無約束優(yōu)化問題的非單調(diào)信賴域算法。我們將線搜索方法,信賴域半徑自適應(yīng)更新方法以及非單調(diào)策略分別與信賴域方法進(jìn)行了有機(jī)結(jié)合,在此基礎(chǔ)上提出了三種新型非單調(diào)錐模型信賴域方法,并研究了算法的全局收斂性質(zhì)。具體工作如下:首先,提出了一種帶有非單調(diào)線搜索策略的非單調(diào)錐模型信賴域方法。新方法在信賴域子問題的試驗(yàn)步失敗后不再重新求解,而是使用非單調(diào)的Wolfe型線搜索技術(shù)來得到下一個(gè)迭代點(diǎn),從而有效地提高了運(yùn)算效率。其次,將高效的自適應(yīng)更新方法融入于非單調(diào)信賴域方法之中,得到了一種新的非單調(diào)自適應(yīng)錐模型信賴域方法。非單調(diào)技術(shù)與信賴域半徑自適應(yīng)更新方法的運(yùn)用使得信賴域子問題往往需大量重解的難題得以有效緩解。第三,將非單調(diào)線搜索Armijo準(zhǔn)則與自適應(yīng)信賴域方法結(jié)合。該方法在試驗(yàn)步失敗時(shí)使用一個(gè)滿足一定條件的步長(zhǎng)來計(jì)算下一個(gè)迭代點(diǎn),同時(shí)信賴域半徑的更新采取了更為簡(jiǎn)便的方法。新方法的運(yùn)用實(shí)現(xiàn)了算法復(fù)雜度的大幅下降。最后,總結(jié)歸納了本文所提出的幾種算法,并展望了優(yōu)化課題的進(jìn)一步的延續(xù)、拓展。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：O224

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 段復(fù)建;孫中波;;一種無約束優(yōu)化的非單調(diào)自適應(yīng)錐模型信賴域算法[J];黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2013年02期

2 徐成賢,楊旭巖;無約束最優(yōu)化錐模型擬牛頓信賴域方法的收斂性(英)[J];應(yīng)用數(shù)學(xué);1998年02期

，

本文編號(hào)：2604909