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首页> 外文期刊>Applied Mathematical Modelling >A hybrid of adjustable trust-region and nonmonotone algorithms for unconstrained optimization
【24h】

A hybrid of adjustable trust-region and nonmonotone algorithms for unconstrained optimization

机译：可调信赖域和非单调算法的混合，实现无约束优化

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This study devotes to incorporating a nonmonotone strategy with an automatically adjusted trust-region radius to propose a more efficient hybrid of trust-region approaches for unconstrained optimization. The primary objective of the paper is to introduce a more relaxed trust-region approach based on a novel extension in trust-region ratio and radius. The next aim is to employ stronger nonmonotone strategies, i.e. bigger trust-region ratios, far from the optimizer and weaker nonmonotone strategies, i.e. smaller trust-region ratios, close to the optimizer. The global convergence to first-order stationary points as well as the local superlinear and quadratic convergence rates are also proved under some reasonable conditions. Some preliminary numerical results and comparisons are also reported.
机译：这项研究致力于将非单调策略与自动调整的信任区域半径合并在一起，以提出一种用于无约束优化的更有效的信任区域方法混合。本文的主要目的是基于对信任区域比率和半径的新颖扩展，引入一种更为宽松的信任区域方法。下一个目标是采用更强的非单调策略（即，更大的信任区域比率，而不是优化程序）和较弱的非单调策略（即，较小的信任区域比率，接近优化器）。在一些合理的条件下，也证明了到一阶固定点的全局收敛性以及局部超线性和二次收敛率。还报告了一些初步的数值结果和比较结果。

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