Wen，Zaiwen先生;唐纳德·戈德法布 大规模非线性优化的线搜索多重网格方法。 （英语） Zbl 1203.65095号 SIAM J.Optim公司。 20，第3期，1478-1503（2009）。 无限维优化问题是大规模有限维优化问题的主要来源。由于在大多数情况下不可能获得这些问题的显式解，因此通常采用“优化-再优化”离散化策略或离散-再优化策略进行数值求解。本文遵循“离散化-再优化”策略，提出了一种新的多重网格优化方法来解决无限维优化问题的离散化版本。作者提出了一种新的线搜索多重网格算法，用于求解一般非凸无约束无穷维优化问题的离散化版本。该算法采用尽可能多的递归步骤来加速整体计算速度。通过对改进的回溯线搜索过程施加一个新的条件，保证了递归步长为下降方向。该多重网格算法使用有限内存的Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）方法来计算直接搜索方向。虽然该方法尚未在理论上证明收敛，但它具有良好的计算效率。审核人：纳达·朱拉诺维奇-米利奇奇（贝尔格莱德） 引用于16文件 MSC公司： 65千5 数值数学规划方法 90C06型 数学规划中的大尺度问题 90C25型 凸面编程 90C26型 非凸规划，全局优化 65年20月 数值算法的复杂性和性能 关键词：凸优化与非凸优化;多重网格/多级方法;多尺度问题;行搜索;全球收敛;大规模非线性优化;无限维优化;算法;Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）方法;计算效率 软件：PETSc公司;优化软件的决策树 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Wen}和\textit{D.Goldfarb}，SIAM J.Optim。20，第3号，1478--1503（2009；Zbl 1203.65095） 全文： 内政部