线性收敛速率相关论文
随着大规模多智能体系统的涌现,分布式计算方法得到了越来越多的关注,这主要归功于分布式计算方法可以把一个复杂的计算任务分解成......
本文主要研究最优化问题的记忆预测方法。全文共分四章。 第一章,主要介绍了最优化问题的记忆预测方法研究现状以及本文的主要......
本文主要研究无约束优化问题的线搜索方法和自适应信赖域方法。全文共分三章。 第一章为序言,主要介绍了无约束优化问题的线搜......
提出一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法,在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率。算法在每步迭代中利用当前......
交替方向法(ADMM)起源于20世纪70年代微分方程数值解领域,可追溯到20世纪50年代著名的算子分裂算法,如Dougals-Rachford分裂算法、......
本文从古典的Lagrange函数的乘子法入手,通过对惩罚函数法的分析,指出了增广的Lagrange函数在解决带约束非线性规划问题中的重要作......
提出了一种优化非凸可分离大系统的新方法.该方法通过引入辅助变量,将非西大系统分解成凸的子系统进行优化.文中举了一个应用本算法解......
研究一类新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法,分析了算法的全局收敛性和线性收敛速率.算法利用一种多步曲线搜索准则产生新的迭......
提出一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法,证明了算法的全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛速率进行了分析.新算法......
本文研究一类新的解无约束最优化问题的记忆梯度法,在强Wolfe线性搜索下证明了其全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛......
提出一类新的曲线搜索下的多步下降算法,在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.算法利用前面多步迭代点的信息和曲线......
研究一类新的无约束优化记忆梯度算法,并在强Wolfe线性搜索下证明了其全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛速率进行......
基于修正LS共轭梯度法,给出合适的初始步长,使采用Armijo线搜索的迭代过程满足充分下降性.在较弱的条件下,证明算法具有全局收敛性......
研究无约束优化问题,给出了一种新的超记忆梯度法,在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.数值试验表明新算法是有......
本文研究了无约束优化问题.利用当前和前面迭代点的信息产生下降方向以及Armijo线性搜索确定步长,得到了一类新的记忆梯度法.在较......
本文着重研究求解无约束优化问题的记忆梯度法,利用当前和前面一步迭代点的信息产生下降方向,采用Armijo线性搜索确定步长,得到了......
基于无记忆BFGS拟牛顿法结构,给出一个LS型的三项共轭梯度法,证明了该方法在Armijo型线搜索下对非凸函数具有全局收敛性,对二阶连......
提出了一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法,在较弱条件下证明了该方法的全局收敛性和线性收敛速率.该算法无需任何线搜索而具......
本文研究无约束优化问题.利用前面多步迭代点的信息产生下降方向以及Armijo线性搜索产生步长,得到了一类新的多步下降算法,并且在......