...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Applied Mathematical Modelling >A nonmonotone trust-region line search method for large-scale unconstrained optimization
【24h】

A nonmonotone trust-region line search method for large-scale unconstrained optimization

机译：大规模无约束优化的非单调信赖域线搜索方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

We consider an efficient trust-region framework which employs a new nonmonotone line search technique for unconstrained optimization problems. Unlike the traditional nonmonotone trust-region method, our proposed algorithm avoids resolving the subproblem whenever a trial step is rejected. Instead, it performs a nonmonotone Armijo-type line search in direction of the rejected trial step to construct a new point. Theoretical analysis indicates that the new approach preserves the global convergence to the first-order critical points under classical assumptions. Moreover, superlinear and quadratic convergence are established under suitable conditions. Numerical experiments show the efficiency and effectiveness of the proposed approach for solving unconstrained optimization problems.
机译：我们考虑一个有效的信任区域框架，该框架使用新的非单调线搜索技术来解决无约束的优化问题。与传统的非单调信任域方法不同，我们的算法避免了在拒绝任何试验步骤时解决子问题的问题。而是在拒绝的试验步骤的方向上执行非单调Armijo型线搜索以构造新点。理论分析表明，新方法在经典假设下保持了全局收敛到一阶临界点。此外，在合适的条件下建立了超线性和二次收敛。数值实验表明了该方法解决无约束优化问题的效率和有效性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号