LSA公司

算法896:LSA:大规模优化算法。我们提出了14个基本的Fortran子程序,用于大规模无约束和箱约束优化以及大型非线性方程组。子程序PLIS和PLIP,用于密集的一般优化问题,是基于有限内存变量度量方法。子程序PNET,也用于密集的一般优化问题,是基于不精确截断牛顿法。PNED和PNEC子程序是基于对离散牛顿法的修正,用于求解稀疏的一般优化问题。用于部分可分离优化问题的子程序PSED和PSEC基于分区变量度量更新。子程序PSEN用于非光滑部分可分离优化问题,它基于分区变量度量更新和次梯度集合。用于稀疏非线性最小二乘问题的子程序PGAD和PGAC基于对Gauss-Newton方法的修正和修正。用于最小化最大值(minimax)的子程序PMAX基于原始线搜索内点法。用于使绝对值和最小化的子程序PSUM基于原始信赖域内点法。用于稀疏非线性方程组的子程序PEQN和PEQL分别基于离散牛顿法和逆列更新拟牛顿法。除了方法和代码的描述外,我们还进行了计算实验,证明了所提出算法的有效性。