首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 基礎(chǔ)科學(xué) > 基礎(chǔ)科學(xué)綜合 > 華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 > 一種求解大規(guī)模非光滑優(yōu)化問題的共軛梯度法 【正文】
一種求解大規(guī)模非光滑優(yōu)化問題的共軛梯度法
黎勇; 李智群 百色學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院; 廣西百色533000; 北部灣大學(xué)理學(xué)院; 廣西欽州535011
- 非光滑優(yōu)化
- 大規(guī)模優(yōu)化
- 共軛梯度法
- 充分下降條件
- 信賴域
摘要：針對大規(guī)模非光滑優(yōu)化問題,利用Moreau-Yosida正則化技術(shù)和Armijo-type線搜索技術(shù),設(shè)計(jì)了一種修正LS共軛梯度算法.算法的搜索方向不僅滿足充分下降條件,而且具有信賴域性質(zhì).可以證明新算法在適當(dāng)條件下全局收斂.初步的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,新算法在求解大規(guī)模非光滑無約束凸優(yōu)化問題方面比LMBM方法和MPRP方法更有效.
- 非光滑優(yōu)化
- 大規(guī)模優(yōu)化
- 共軛梯度法
- 充分下降條件
- 信賴域
摘要：針對大規(guī)模非光滑優(yōu)化問題,利用Moreau-Yosida正則化技術(shù)和Armijo-type線搜索技術(shù),設(shè)計(jì)了一種修正LS共軛梯度算法.算法的搜索方向不僅滿足充分下降條件,而且具有信賴域性質(zhì).可以證明新算法在適當(dāng)條件下全局收斂.初步的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,新算法在求解大規(guī)模非光滑無約束凸優(yōu)化問題方面比LMBM方法和MPRP方法更有效.
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
華中師范大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版
- 預(yù)計(jì)1-3個月 預(yù)計(jì)審稿周期
- 1.81 影響因子
- 科學(xué) 快捷分類
- 雙月刊 出版周期
主管單位：中華人民共和國教育部;主辦單位：華中師范大學(xué)
我們提供的服務(wù)
在線客服
一對一咨詢服務(wù)、簡單快捷、省時(shí)省力
了解更多 >
快遞配送
直郵到家、實(shí)時(shí)跟蹤、更安全更省心
了解更多 >
雜志訂閱
去除中間環(huán)節(jié)享受低價(jià)，物流進(jìn)度實(shí)時(shí)通知
了解更多 >
雜志推薦
正版雜志，匹配度高、性價(jià)比高、成功率高
了解更多 >