求解无约束优化问题的一种新的基于二次曲线模型的交替方向信赖域方法

@文章{Zhu2018ANA,title={求解无约束优化问题的一种新的基于二次曲线模型的交替方向信赖域方法},author={朱红兰(Honglan Zhu)、秦妮(Qin Ni)、姜建林(Jianlin Jiang)和党创银(Chuangyin Dang}),日志={优化},年份={2018年},体积={70},页码={1555-1579},网址={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:119623071}}
一种新的基于二次曲线模型的交替方向信赖域方法被用于求解无约束优化问题,在求解子问题时可能优于折线法,特别是在求解大规模问题时。

圆锥信赖域子问题的一种简单交替方向法

采用一种简单的交替方向法求解无约束优化的二次曲线信赖域子问题,并在合理的条件下证明了该方法的全局收敛性。

基于新型弱割线方程的自适应简单模型信赖域算法

基于新的弱割线方程,提出了一种新的求解大规模无约束优化问题的信赖域方法,该方法利用梯度值和函数值以及最近三点的可用信息。

求解无约束优化的二次曲线模型信赖域方法

本文分析了圆锥模型的信赖域方法,给出了求解相关信赖域子问题的充要条件,并证明了该方法具有全局收敛性和Q超线性收敛性。

非线性约束优化问题的圆锥信赖域方法

本文提出了一种非线性约束优化问题的圆锥信赖域算法,并建立了新算法在标准条件下的全局收敛性。

一种新的无约束优化信赖域狗腿法

本文提出了一种新的无约束优化信赖域折线法。该方法可以处理二次模型的Hessian B不确定的情况。事实证明

约束优化问题的带信赖域的投影拟Newton算法

一种信任区域型双边投影拟Newton方法,既保持了原算法的局部两步超线性收敛性,又保证了全局收敛性。

模型信赖域修正的牛顿法

本报告包含对局部约束二次极小化的彻底分析,这些局部约束二次元极小化是在修正牛顿迭代中出现的子问题。

无约束优化锥模型的非单调拟Newton信赖域方法

本文提出了一种新的求解无约束优化问题的二次曲线模型的非单调拟Newton信赖域算法,其中水平向量的计算

基于新分数模型的拟Newton信赖域方法

本文提出了一种通用的分数阶模型。基于分数阶模型,提出了一种求解无约束优化问题的拟Newton信赖域算法。信任域子问题是

一种新的无约束优化信赖域DOGLEG方法

一种新的无约束优化信赖域狗腿方法,它是全局收敛的,并且具有二次收敛速度,如果在一定条件下,该方法得到的解甚至是二阶。

基于圆锥模型的拟牛顿型信赖域Nlethod

对于基于二次曲线模型求解无约束优化问题的拟Newton型信赖域方法,提出了二次曲线的水平向量,确定了唯一的最优参数