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高斯-牛顿信赖域求解器在分布式高斯-牛顿优化中的性能提升。(英语) Zbl 1434.90211
摘要:分布式高斯-牛顿(DGN)优化方法在历史匹配和不确定性量化(HM&UQ)方面已被证明是非常有效和鲁棒的。性能提升的主要瓶颈是在每次迭代中求解数百个高斯牛顿信赖域(GNTR)子问题所需的昂贵计算成本。原始的GNTR解算器采用效率较低的Newton-Raphson(NR)迭代方法,该方法需要在每次NR迭代中求解一个大型线性系统两次。非线性GNTR方程不是像迭代NR方法那样使用精度较低的线性代理,而是首先用一个逆二次(IQ)或三次样条(CS)模型来逼近非线性GNTR方程,方法是在不使用任何导数的情况下,对前一次迭代生成的点进行拟合。然后,将IQ(或CS)模型的解析(或数值)解作为下一次迭代的新建议。对两种新的GNTR解算器的性能进行了基准测试,测试问题集具有不同的不确定参数数目(从500到100000)和不同数量的观测数据(从100到100000)。在效率和鲁棒性方面,这两个新的GNTR解算器具有可比的性能,并且它们优于我们测试的其他方法,包括GALAHAD优化库中著名的直接和迭代信任域解算器。最后,本文提出的GNTR解算器已在我们的内部分布式HM&UQ系统中实现。我们的数值实验表明,使用新提出的GNTR解算器的DGN优化器在实际场历史匹配问题中表现出相当稳定和有效的效果。
理学硕士:
90立方厘米 动态规划
90度C20 二次规划
86A22型 地球物理反问题
90C55型 逐次二次规划法
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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