求解非光滑优化问题的修正HS三项共轭梯度法
为了提高大规模非光滑优化问题的求解效率,克服其他方法存储需求大、算法复杂等缺点,提出求解非光滑优化问题的一种修正 HS共轭梯度算法.在经典 HS三项共轭梯度法的基础上提出一种新的搜索方向,并利用 Moreau-Yosida 正则化技术和 Armijo-type 线搜索技术进行设计.新算法满足充分下降条件,搜索方向属于信赖域,在适当条件下证明了新算法全局收敛.初步的数值实验表明新算法在求解非光滑无约束优化问题方面比 LMBM方法更有效.新算法不仅具有较好的收敛性质,而且数值表现良好,为更加高效地求解非光滑优化问题提供了新的方法.
最优化、非光滑优化、共轭梯度法、充分下降条件、信赖域、全局收敛性
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O224(运筹学)
国家自然科学基金11661001,11661009;广西教育厅科研项目YB2014389;广西中青年教师能力提升项目KY2016YB417
2018-05-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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142-148