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楔形信賴域算法的混合搜索方法

發(fā)布時間:2017-09-26 15:22

  本文關(guān)鍵詞:楔形信賴域算法的混合搜索方法


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【摘要】:本文研究了楔形信賴域算法,屬于無導(dǎo)數(shù)最優(yōu)化方法范疇。主要有以下兩方面的工作:第一,提出了線性模型和二次模型的混合搜索算法。當(dāng)?shù)c遠(yuǎn)離最優(yōu)點時,采用線性插值模型,當(dāng)?shù)c接近最優(yōu)點時采用二次插值模型。實際上,對于一個n維最優(yōu)化問題,構(gòu)造線性模型需要n+1個插值點,而構(gòu)造二次模型則需要1/2( n+1)( n+2)個插值點。為了保證模型的存在唯一性,插值點集必須滿足某種幾何特征——均衡性。這樣當(dāng)算法由線性轉(zhuǎn)為二次的時候,如何構(gòu)造二次模型所需要的剩余1/2( n+1)( n+2)-n-1個點集是本文的難點之一。我們利用了Powell的NEWOUA算法以及多元二次多項式函數(shù)空間基的思想提出了新的構(gòu)造插值點集的方法。在此基礎(chǔ)上,提出了基于線性模型與二次模型的混合搜索算法。實驗數(shù)據(jù)證明了本文算法的有效性。第二,將非單調(diào)技術(shù)與楔形信賴域技術(shù)結(jié)合起來。經(jīng)典的非單調(diào)信賴域算法采用比率調(diào)節(jié)信賴域半徑,實際上比率中函數(shù)下降量與二次模型下降量并不是對應(yīng)的,所以不能真實反映當(dāng)前模型模擬目標(biāo)函數(shù)的情況。因此本文采用不同的比率分別作為試探點的接受準(zhǔn)則以及信賴域半徑的調(diào)整依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】:混合插值 楔形信賴域 非單調(diào) 插值近似
【學(xué)位授予單位】:河北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:O241.3
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-8
  • 第1章 緒論8-13
  • 1.1 研究背景及意義8
  • 1.2 基于插值的最優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀8-9
  • 1.3 非單調(diào)技術(shù)的研究現(xiàn)狀9-11
  • 1.4 本文的主要內(nèi)容11-13
  • 第2章 基礎(chǔ)知識13-21
  • 2.1 經(jīng)典信賴域算法13-14
  • 2.2 楔形信賴域算法14-21
  • 2.2.1 線性模型15-16
  • 2.2.2 二次模型16-18
  • 2.2.3 子問題的求解18
  • 2.2.4 算法框架18-21
  • 第3章 線性模型與二次模型混合插值的楔形信賴域算法21-30
  • 3.1 初始插值模型的構(gòu)造21-22
  • 3.2 混合插值點集的構(gòu)造22-26
  • 3.3 混合插值模型下的楔形信賴域算法26-27
  • 3.4 實驗結(jié)果27-30
  • 第4章 非單調(diào)楔形信賴域算法30-34
  • 4.1 基本思想30-31
  • 4.2 非單調(diào)楔形信賴域算法31-32
  • 4.3 實驗結(jié)果32-34
  • 第5章 總結(jié)及展望34-35
  • 參考文獻(xiàn)35-39
  • 致謝39-40
  • 攻讀學(xué)位期間取得的科研成果40

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李正鋒,鄧乃揚;一類新的非單調(diào)信賴域算法及其收斂性[J];應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報;1999年03期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 楊越;一種改進(jìn)的楔形信賴域算法[D];河北大學(xué);2014年

2 許鳳霞;非線性最優(yōu)化楔形信賴域算法的改進(jìn)[D];河北大學(xué);2012年

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本文編號:924253

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