导读:本文包含了非单调信赖域算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:单调,算法,无约束,全局,方法,模型,收敛性。
非单调信赖域算法论文文献综述
邢治业[1]（2018）在《基于锥模型的一种新非单调信赖域算法》一文中研究指出本文结合目前流行的非单调技术,将其应用于锥模型信赖域算法中,提出一种新的非单调无约束优化算法,与传统非单调信赖域算法相比,该算法不仅不需要重解子问题,而且充分利用了迭代函数的信息,并且每一步迭代保证Hesse的正定性,一定条件下,证明了该算法的收敛性。(本文来源于《信阳农林学院学报》期刊2018年04期）
邢治业[2]（2018）在《一种无约束优化的新非单调自适应信赖域算法》一文中研究指出针对无约束优化问题,提出一种新的改进的非单调信赖域算法。该方法结合新的非单调技术、自适应半径调节、wolfe线搜索,拓宽了信赖域算法的适用性.在适当条件下,证明了该算法的全局收敛性。(本文来源于《长治学院学报》期刊2018年05期）
王真真,刘延浩,高苗苗,孙清滢[3]（2018）在《基于修正拟牛顿方程解非线性方程组问题的非单调自适应信赖域算法》一文中研究指出基于修正拟牛顿方程,结合一种新的非单调策略,设计了一种新的解非线性方程组问题的非单调自适应信赖域算法,分析了算法的全局收敛性.进一步的数值实验表明算法是有效的,并且适于求解大规模问题.(本文来源于《曲阜师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
邢治业[4]（2018）在《一种改进的带非单调线搜索锥模型信赖域算法》一文中研究指出针对非单调锥模型信赖域算法求解子问题的接受条件中所存在的一些不合理因素,提出了一种新的改进的无约束优化算法.该算法在每一步都采用非单调Wolfe线搜索,求得下一个迭代点,并改变预计下降量,使其与实际下降量对应起来,这样做不仅不需要重解子问题,而且提高了梯度精度,一定的条件下证明了该算法的全局收敛性和Q-二次收敛性.(本文来源于《辽宁师专学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
张云凤[5]（2018）在《非单调锥模型信赖域算法研究》一文中研究指出本文研究了基于锥模型的针对无约束优化问题的非单调信赖域算法。我们将线搜索方法,信赖域半径自适应更新方法以及非单调策略分别与信赖域方法进行了有机结合,在此基础上提出了叁种新型非单调锥模型信赖域方法,并研究了算法的全局收敛性质。具体工作如下:首先,提出了一种带有非单调线搜索策略的非单调锥模型信赖域方法。新方法在信赖域子问题的试验步失败后不再重新求解,而是使用非单调的Wolfe型线搜索技术来得到下一个迭代点,从而有效地提高了运算效率。其次,将高效的自适应更新方法融入于非单调信赖域方法之中,得到了一种新的非单调自适应锥模型信赖域方法。非单调技术与信赖域半径自适应更新方法的运用使得信赖域子问题往往需大量重解的难题得以有效缓解。第叁,将非单调线搜索Armijo准则与自适应信赖域方法结合。该方法在试验步失败时使用一个满足一定条件的步长来计算下一个迭代点,同时信赖域半径的更新采取了更为简便的方法。新方法的运用实现了算法复杂度的大幅下降。最后,总结归纳了本文所提出的几种算法,并展望了优化课题的进一步的延续、拓展。(本文来源于《河北大学》期刊2018-05-01）
杨立然[6]（2017）在《一类新型的非单调信赖域算法》一文中研究指出信赖域方法在解决最优化问题中扮演着重要角色,是目前求解非线性最优化问题的一类主要的有效算法。非单调技巧在求解非二次形态问题以及避免Martos效应方面具有独特的优势。本人研究了一类新型的带有非单调技巧的信赖域混合算法。对于信赖域算法,其关键环节是子问题的求解。众所周知,搜索方向与负梯度方向是钝角时,目标函数值不会下降,只有当搜索方向和负梯度方向之间是锐角时,目标函数才会下降。而传统子问题求解没有考虑这部分因素会影响算法速率。基于此,针对非单调信赖域方法,我们提出了一类改进的信赖域子问题模型。并结合非单调线性搜索技术,提出了混合搜索算法。本文共分四章,具体工作如下:第一章详细叙述了信赖域算法的研究背景,国内外研究进展和现状。第二章分别介绍了传统的信赖域和改进后新型的信赖域算法的子问题模型以及目前几种流行的非单调技术。在第叁章中,我们将改进后新型的信赖域算法分别与当前叁种流行的非单调技术相结合。详细叙述了算法的主要过程,从理论上对这些改进后的算法进行了收敛性分析,并且数值试验论证了算法的有效性。第四章对本文所提出的几种新型非单调信赖域方法进行了总结与展望。(本文来源于《河北大学》期刊2017-06-01）
郑伟丽[7]（2017）在《非单调楔形信赖域算法》一文中研究指出楔形信赖域算法是求解无导数最优化问题的一类卓有成效的方法,它是在信赖域的基础上添加一个楔形约束,以此来确保插值模型的均衡性。而非单调技巧可以有效处理约束优化问题出现的martos效应,从而加速算法的收敛过程。特别对于目标函数具有陡峭狭长的谷底地带特点时是效果很好的一种计算方法。本文研究的是非单调楔形信赖域方法,通过充分了解上述两种方法的优缺点以后,为了更加快速的找到目标函数的最优解,引入了四种不同的非单调技巧,结合楔形约束,构造了利用上述方法的杂交算法。使得求解无导数最优化问题的插值模型算法更加完善,从而加快算法的运算效率。同时,本文进行了大量的数值实验,对四种非单调技巧进行了数值比较,数值结果表明,我们提出的改进的楔形信赖域算法普遍具有更高的计算效率。最后,本文还结合非单调技巧和几何校正的算法。几何校正是在产生新的迭代点时,用几何校正步来规划获得下一组插值点集。本文把这种方法加入到非单调楔形信赖域算法当中,更进一步保障了插值点的均衡性,提高了拟合插值模型的精确度,加快了算法的收敛速率。(本文来源于《河北大学》期刊2017-06-01）
杜小雨[8]（2016）在《带线搜索的非单调信赖域算法的研究与改进》一文中研究指出本文侧重于研究运用信赖域方法结合非精确线搜索技术来求解无约束优化问题的算法,具体内容如下:第二章为有效求解无约束优化问题,基于传统的Armijo线搜索技术,建立了一类新的大步长Armijo型线搜索规则,进一步结合信赖域技术,同时利用稀疏对角拟牛顿技术设计了新的算法.在适当的条件下,分析了新算法的收敛性,并通过数值试验验证了新算法的可行性.第叁章主要设计了一类新的非单调Wolfe线搜索技术,并将其应用于传统的带线搜索的非单调信赖域算法中,新算法在每一次迭代过程中都采用新的线搜索规则来获取下一步的迭代点,对于此种迭代过程的选取可保证迭代矩阵的正定传递性.然后在适当的情况下证明了该算法的全局收敛性,最后对设计的新算法通过不同的数值例子进行Matlab编程实现,验证了新算法的有效性.第四章对已有的大步长Armijo型线搜索规则进行了改进,并结合Zhang H.C.非单调线搜索技术将带新型大步长线搜索的信赖域算法推广至非单调的情形中,并在一定的假设条件下,对算法的收敛性进行了分析与证明.数值试验表明,新算法在计算过程中,尤其是在求解大规模问题时,具有显着优势.(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2016-06-01）
吴晓[9]（2016）在《无约束优化与约束优化的非单调信赖域算法》一文中研究指出本文研究了无约束优化和约束优化的非单调信赖域算法,主要内容如下:首先在第一章我们简单介绍了文章的研究背景与研究意义。在第二章,讨论了无约束优化的非单调信赖域算法。首先我们研究了一类新的结合Wolfe线搜索技巧的非单调搜索算法,并给出了其收敛性质;然后将其与非单调信赖域方法和自适应技术相结合提出了一类新型非单调信赖域算法,该算法具有以下优点:1.在每一步迭代中只需求解一次信赖域子问题;2.海赛矩阵的近似能够满足拟牛顿条件并能保证正定传递;3.算法与自适应技术相结合避免了信赖域半径选择的盲目性。接着我们证明了新算法具有良好的收敛性质。本文第叁章我们对等式约束优化的非单调信赖域算法作了进一步研究。通过分析本领域内的发展现状,针对不同类型的信赖域子问题,我们利用非单调技术提出了两类求解等式约束优化问题的非单调信赖域算法,并分析了其理论性质。最后,我们在第四章对本文主要工作做出了总结,并对以后的工作进行了展望。(本文来源于《河北大学》期刊2016-06-01）
高雷阜,于冬梅,赵世杰[10]（2015）在《求解互补支持向量机的非单调信赖域算法》一文中研究指出求解支持向量机的核心问题是对一个大规模凸二次规划问题进行求解。基于支持向量机的修正模型,得到一个与之等价的互补问题,利用Fischer-Burmeister互补函数,从一个新的角度提出了求解互补支持向量机的非单调信赖域算法。新算法避免了求解Hesse矩阵或矩阵求逆运算,减少了工作量,提高了运算效率。在不需要任何假设的情况下,证明算法具有全局收敛性。数值实验结果表明,对于大规模非线性分类问题,该算法的运行速度比LSVM算法和下降法快,为求解SVM优化问题提供了一种新的可行方法。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2015年06期）
非单调信赖域算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对无约束优化问题,提出一种新的改进的非单调信赖域算法。该方法结合新的非单调技术、自适应半径调节、wolfe线搜索,拓宽了信赖域算法的适用性.在适当条件下,证明了该算法的全局收敛性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非单调信赖域算法论文参考文献
[1].邢治业.基于锥模型的一种新非单调信赖域算法[J].信阳农林学院学报.2018
[2].邢治业.一种无约束优化的新非单调自适应信赖域算法[J].长治学院学报.2018
[3].王真真,刘延浩,高苗苗,孙清滢.基于修正拟牛顿方程解非线性方程组问题的非单调自适应信赖域算法[J].曲阜师范大学学报(自然科学版).2018
[4].邢治业.一种改进的带非单调线搜索锥模型信赖域算法[J].辽宁师专学报(自然科学版).2018
[5].张云凤.非单调锥模型信赖域算法研究[D].河北大学.2018
[6].杨立然.一类新型的非单调信赖域算法[D].河北大学.2017
[7].郑伟丽.非单调楔形信赖域算法[D].河北大学.2017
[8].杜小雨.带线搜索的非单调信赖域算法的研究与改进[D].中国石油大学(华东).2016
[9].吴晓.无约束优化与约束优化的非单调信赖域算法[D].河北大学.2016
[10].高雷阜,于冬梅,赵世杰.求解互补支持向量机的非单调信赖域算法[J].计算机工程与科学.2015
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