可爱的

可爱:有约束和无约束的测试环境。本文的目的是讨论一个用于测试小型和大型非线性优化算法的通用环境的范围和功能。尽管这些设施中的许多最初是作者与软件包LANCELOT一起生产的,但我们相信它们本身将是有用的,并应可用于研究人员开发优化软件。这些工具可以通过匿名ftp从许多来源获得,并且在许多情况下,可以自动安装。描述了LANCELOT软件包使用的标准输入格式(SIF)编写的主要测试问题集的范围。认识到大多数软件的编写并没有考虑到SIF,我们提供了一些工具来帮助在这个输入格式和其他优化包之间建立一个接口。这些工具提供了SIF和许多现有包(包括MINOS和OSL)之间的链接。此外,由于每个问题都包含一个特定的分类,该分类旨在帮助识别特定类别的问题,因此提供了一些工具来建立和管理这些信息的数据库。对于本文中的许多描述,Unix和cshell存在偏差,因为为了简单起见,我们并没有以最全面的通用性来说明所有内容。我们相信大多数潜在用户对Unix非常熟悉,这些示例不会导致不必要的混淆。

这个软件也是同行评审按日记帐汤姆斯.


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  1. Gill,Philip E.;Kungurtsev,Vyacheslav;Robinson,Daniel P.:非线性优化的移位原对偶罚障法(2020)
  2. Li,Min:一个接近无记忆BFGS拟牛顿法的三项Polak-Ribière-Polyak共轭梯度法(2020)
  3. Liu,J.K.;Zhao,Y.X.;Wu,X.L.:一些具有新方向结构的三项共轭梯度法(2020)
  4. 刘新伟;戴玉红:非线性规划的全局收敛原-对偶内点松弛法(2020)
  5. Amini,Keyvan;Faramazi,Parvaneh;Pirfalah,Nasrin:具有最佳性质的修正Hestenes-Stiefel共轭梯度法(2019)
  6. Andrei,Neculai:无约束优化的新对角拟牛顿修正方法(2019)
  7. Boggs,Paul T.;Byrd,Richard H.:无约束优化的自适应有限内存BFGS算法(2019)
  8. 董文丽;李,邢;彭,郑:基于模拟退火的无约束优化问题的Barzilai-Borwein梯度法(2019)
  9. Faramazi,Parvaneh;Amini,Keyvan:求解大规模无约束优化问题的比例三项共轭梯度法(2019)
  10. Faramazi,Parvaneh;Amini,Keyvan:具有全局收敛性的修正谱共轭梯度法(2019)
  11. Sim,Hong Seng;Leong,Wah-June;Chen,Chuei-Yee:大规模无约束优化的多重阻尼梯度法(2019)
  12. Vlček,Jan;Lukšan,Ladislav:使用无限多次重复的BNS更新和共轭方向的有限内存优化方法(2019)
  13. Vlček,Jan;Lukšan,Ladislav:块BFGS更新的性质及其在无约束最小化的有限内存块BNS方法中的应用(2019)
  14. 王国强;余波:QP的PAL-Hom方法及其在LP中的应用(2019)
  15. Ali,M.Montaz;Oliphant,Terry Leigh:约束非线性优化问题的基于轨迹的方法(2018)
  16. 董晓亮;韩德仁;戴志峰;李立祥;朱建光:具有充分下降条件和共轭条件的加速三项共轭梯度法(2018)
  17. Lee,M.S.;Goh,B.S.;Harno,H.G.;Lim,K.H.:关于等式约束非线性优化的两阶段近似最大下降法(2018)
  18. Li,Dan;Zhu,茶桶:一种结合线搜索滤波技术的仿射尺度内信赖域优化方法(2018)
  19. Li,Min:接近无记忆BFGS方法的三项非线性共轭梯度法(2018)
  20. Li,Min:一种接近无记忆BFGS拟牛顿法的修正Hestense-Stiefel共轭梯度法(2018)

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