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1.
吴水艳 《咸阳师范学院学报》2012,27(4):14-18
基于光滑Fischer-Burmeister函数,给出一个求解二阶锥规划的光滑牛顿算法。算法对于初始点的选取没有任何限制,并且在每一步迭代时只需要求解一个线性方程组,只进行一次线搜索。同时在不满足严格互补的条件下,证明了算法是全局收敛的和局部二次收敛的。数值试验结果表明算法的有效性。 相似文献
2.
结合正矢函数,在Fischer-Burmeister函数的框架下给出一种新的二阶锥互补函数.利用该函数设计了一种求解二阶锥互补问题的光滑牛顿法,证明算法具有全局收敛性,并给出了数值实验. 相似文献
3.
通过函数值的运算近似牛顿法中的导数项,构造了一个免导数的牛顿法.该算法与牛顿法一样,具有二阶收敛速度,但不需要用到函数的导数.通过与二分法结合,实现该算法的全局收敛性.数值结果表明该算法是有效的. 相似文献
4.
江莉 《临沂师范学院学报》2005,27(6):7-10
利用Chen—Harker—Kanzow—Smale光滑函数提出了一种新的解葙约束变分不等式的光滑牛顿算法．此算法在每一步迭代中只需处理一个光滑函数,不需考虑使近似参数下降的过程．当满足适当条件时可证明本算法是超线性收敛的． 相似文献
5.
6.
求解非线性互补问题的一种方法是将其转化为非光滑方程组。本文通过引进一个基于Fischer-Burmeister函数的光滑NCP函数[8],建立了求解P0函数非线性互补问题的一个新的光滑牛顿算法。这个算法在每步迭代中只需要解一个光滑方程且不要求给出具体光滑因子下降的过程。在一定的条件下,证明了该算法的全局收敛性。数值试验表明该算法是有效的. 相似文献
7.
刘智勇 《五邑大学学报(社会科学版)》1990,(Z1)
本文提出一种递推二阶逼近方法。它利用修正的BFGS公式来构造实际目标函数的Hessian矩阵,通过解一个二阶近似优化问题——这个问题由修正的BFGS公式确定,来得到一个迭代搜索方向。为了获得一个新的迭代点并考虑到实际应用条件的差别,本文给出两种迭代更新策略:一个是牛顿步方法;另一个是一维搜索方法。在一些局部条件下,本文提出的方法具有R—超线性收敛的性质。本文将给出算法的全局收敛性条件和最优性条件,并给出算法收敛速率的估计。最后进行仿真研究,表明新算法的优越性。 相似文献
8.
《西安文理学院学报》2016,(1)
针对动态网格优化算法(GEA)收敛速度较快,收敛精度不够理想,特别是解决多峰函数有可能会错过全局最优解的缺陷,提出了一种新的自适应动态网格优化算法.通过评估早熟收敛程度,将早熟收敛程度、函数的峰值与步长的变化联系起来,加入1个随机因子用以调整搜索范围,从而提高了算法的寻优效率.通过对典型的MP问题的测试,并与其他的动态优化算法比较,证明了算法的有效性. 相似文献
9.
《淮北师范大学学报》2017,(4):1-6
利用绝对值函数的光滑函数将约束非线性方程组转化为一个光滑方程组,用非精确Levenberg-Mar-quardt方法求解该光滑方程组,得到一种求解约束非线性方程组的非精确Levenberg-Marquardt算法,证明该算法具有全局收敛性,并给出数值实验. 相似文献
10.
讨论一类非光滑广义凸函数（即：一个可微严格拟凸函数加上一个凸函数）的全局优化算法问题.通过引入广义梯度,给出下降方向和终止条件,提出一种算法,并且证明了这种算法是全局收敛的. 相似文献