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迭代优化方法的简单自适应步长选择。 (英语) 兹比尔1438.90324

小结:对于一般的非线性优化方法,我们提出了一种不需要任何线搜索的简单自适应步长方法,并证明了一般方法在温和假设下的收敛性。特别是,目标函数可以是非光滑和非凸的。与下降线搜索方法不同,它不需要沿迭代点单调减少目标函数值,并从本质上降低了每次迭代的实现成本。这个过程的关键要素是插入一个主要的步长序列,这样只有在当前迭代没有给出足够下降的情况下,才能取下一个元素。它的应用特别产生了一种用于光滑约束优化问题的新梯度投影方法和一种用于最小化一般变分不等式间隙函数的新投影类型方法。计算实验的初步结果证实了所提修改的有效性。

理学硕士:

90立方 非线性规划
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