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安康学院数学与统计学院数学建模与实验课件第5讲 无约束优化
安康学院数学与统计学院 数学建模与实验 课件 第5讲 无约束优化
2019/3/20
安康学院数学与统计学院数学建模与实验课件第5讲 无约束优化。
本文针对不等式约束优化问题,结合Facchinei-Fischer-Kanzow精确有效集识别技术,给出一个新的线性方程组与辅助方向相结合的可行下降算法.算法每步迭代只需求解一个降维的线性方程组或计算一次辅助方向,且获取辅助方向的投影矩阵只涉及近似有效约束集中的元素,问题规模大为减少,且当迭代次数充分大时,只需求解一个降维的线性方程组.无需严格互补松弛条件,算法全局且一步超线性收敛.
本文提供了一簇新的过滤线搜索修正正割方法求解非线性等式约束优化问题.新算法簇的特点是:用修正正割算法簇中的一个算法获得搜索方向,回代线搜索技术得到步长,过滤准则用来决定是否接受步长,引入二阶校正技术减少不可行性并克服Maratos效应.在合理的假设条件下,分析了算法的总体收敛性.并证明了,通过附加二阶校正步,算法簇克服了Maratos效应,并二步Q-超线性收敛到满足二阶充分最优条件的局部解.数值结...
一种新的无约束优化的混合杂交共轭梯度法
共轭梯度法 全局收敛 无约束优化
2012/11/12
针对无约束优化问题, 提出一种新的混合杂交共轭梯度法, 该方法在不采用Wolfe搜索的条件下, 保证了算法的全局收敛性, 并在每次迭代过程中,
均可得到初始的自适应步长和充分下降方向. 数值结果表明, 该算法可行、有效。
本文讨论不等式约束优化问题,给出一个信赖域方法与SQP方法相结合的新的可行算法,算法中采用了``压缩技术'',使得QP子问题产生的搜索方向尽可能为可行方向,并且采用了高阶校正的方法来克服算法产生的Maratos效应现象.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性.数值结果表明算法是有效的.
一种新的无约束优化的混合杂交共轭梯度法
共轭梯度法 全局收敛 无约束优化
2012/11/13
针对无约束优化问题, 提出一种新的混合杂交共轭梯度法, 该方法在不采用Wolfe搜索的条件下, 保证了算法的全局收敛性, 并在每次迭代过程中,
均可得到初始的自适应步长和充分下降方向. 数值结果表明, 该算法可行、 有效.
解约束优化问题的进化策略与混合进化策略的比较
混合进化策略 进化策略 约束优化
2009/10/23
In this paper, we construct a hybrid evolutionary strategies (HES) for constrained optimization problems. Evolutionary strategies (ES) and hybrid evolutionary strategies (HES) are comparied on two con...
非线性互补约束优化问题的可行性条件
带平衡约束的数学规划 非线性互补 SQP 可行性
2007/12/11
本文研究了非线性互补约束优化问题的可行性条件, 其中约束条件除互补问题外还包括第一水平(设计)变量和第二水平(状态)变量同时出现的其它非线性约束, 它是线性互补约束优化问题的可行性条件的推广.