论文摘要
在列文伯格-马夸尔特算法（L-M）在求解带非光滑约束方程组过程中,为了避免该算法受初始点和单一形式的步长影响的问题,本文采取凸组合技术（convex combination skill）,将L1范数和L2范数并联使用,同时为了进一步改善L-M算法的性能,对已有的步长做出改进,提出一种新的CMLM算法,该算法每步迭代中,可以根据实际情况调整步长,并只需求解一个线性方程组.该算法全局收敛,并在局部误差界条件下,局部二次收敛.数据实验结果表明,该算法具有良好的计算效果.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王贵峰
关键词: 凸组合,光滑技术,列文伯格马夸尔特算法,收敛性分析
来源: 商丘师范学院学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 亳州职业技术学院
基金: 亳州职业技术学院院级科研项目(BYK1703)
分类号: O224
页码: 18-21
总页数: 4
文件大小: 128K
下载量: 55
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标签：凸组合论文; 光滑技术论文; 列文伯格马夸尔特算法论文; 收敛性分析论文;