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提出一种解大规模无约束优化问题的自适应过滤信赖域法。用目标函数的梯度及迭代点的信息来构造目标函数海赛矩阵的近似数量矩阵,引进了过滤技术和自适应技术,大大提高了计算效率。从理论上证明了新算法的全局收敛性,数值试验结果也表明了新算法的有效性。
解大规模无约束优化的自适应过滤信赖域法
【摘 要】
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提出一种解大规模无约束优化问题的自适应过滤信赖域法。用目标函数的梯度及迭代点的信息来构造目标函数海赛矩阵的近似数量矩阵,引进了过滤技术和自适应技术,大大提高了计算
【机 构】
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江苏技术师范学院数理学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年20期
【基金项目】
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江苏技术师范学院基金（No.KYY08041）.
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