基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法

刘梅; 刘红卫; 杨善学; 刘泽显; 卢晓宁

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基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法

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针对网格自适应直接搜索算法寻优效率低和收敛速度慢的问题,提出了一种基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法。基于正交三角分解,提出一种产生探测方向集的算法,用于构建搜索步目标函数的二次模型函数和约束函数的线性模型函数。运用泰勒展开式、秩一校正及线性回归的思想,并改变部分参数解决子问题,得到局部最优解。在探测步中,以试验点为中心按照新的探测方向集进行局部搜索,在理论上证明了新算法的收敛性。通过对不同维数的测试函数分析可知,与原始的网格自适应直接搜索算法相比,该算法的迭代次数明显减少。

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来源
《南京理工大学学报：自然科学版》 |2018年第2期|189-194|共6页
作者
刘梅; 刘红卫; 杨善学; 刘泽显; 卢晓宁;
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作者单位

西安电子科技大学数学与统计学院;

西安财经学院统计学院;

贺州学院数学与计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类非线性规划;
关键词
约束优化; 修正网格自适应直接搜索算法; 近似Hessian矩阵; 二次模型函数; 正交三角分解;

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