新锥模型信赖域算法研究

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对于无约束优化问题,信赖域算法是一类重要的数值计算方法,传统的信赖域算法采用二次模型逼近目标函数.然而,对于非二次性念强、曲率变化比较剧烈的函数,用锥函数逼近目标函数的效果相对较好,进而锥模型信赖域算法引起了研究者们的普遍关注,特别是在2005年新锥模型信赖域算法的提出和研究,突破了传统锥模型信赖域算法只在平面一侧求解函数最优值的局限.   本文主要研究新锥模型信赖域算法框架本身的构造与改进,共分五章,第一章简单介绍了信赖域算法的基本思想及研究现状.第二章主要介绍了锥模型信赖域算法的理论基础,给出求解新锥模型信赖域子问题的算法.第三、四及第五章是本文的核心所在.其中第三章是在用折线法求解新锥模型信赖域算法子问题的基础上,提出了一种结合线搜索的新锥模型信赖域算法(加入了非单调技术和自适应技术),将新算法与传统锥模型信赖域算法的数值结果进行比较,并给出了新算法的全局收敛性证明.第四章结合过滤技术,提出了一类带过滤技术的新锥模型信赖域算法,并对两个经典的大规模测试函数进行检验,得到了理想的数值结果.第五章提出了一种混合算法,将过滤技术与线搜索结合提出了一种多重过滤线搜索新锥模型信赖域算法,证明了新算法的全局收敛性,得到了较好的数值结果.
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