CURVILINEAR PATHS AND TRUST REGION METHODS WITH NONMONOTONIC BACK TRACKING TECHNIQUE FOR UNCONSTRAINED OPTIMIZATION

De-tong Zhu 20f

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CURVILINEAR PATHS AND TRUST REGION METHODS WITH NONMONOTONIC BACK TRACKING TECHNIQUE FOR UNCONSTRAINED OPTIMIZATION

机译：无约束优化的非单向回溯的曲线路径和信赖区域方法

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In this paper we modify type approximate trust region methods via two curvilinear paths for unconstrained optimization. A mixed strategy using both trust region and line search techniques is adopted which switches to back tracking steps when a trial step pro- duced by the trust region subproblem is unacceptable. We give a series of properties of both optimal path and modified gradient path. The global convergence and fast local convergence rate of the proposed algorithms are established under some reasonable con- ditions. A nonmonotonic criterion is used to speed up the convergence progress in some ill-conditioned cases.

机译：在本文中，我们通过两条曲线路径修改类型近似信任区域方法，以进行无约束优化。采用了一种使用信任区域和行搜索技术的混合策略，当由信任区域子问题产生的试验步骤不可接受时，该策略切换到回溯步骤。我们给出了最优路径和修改后的梯度路径的一系列属性。在合理的条件下，建立了所提算法的全局收敛性和快速局部收敛率。在某些病态情况下，非单调准则可用于加快收敛速度。

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来源
《Journal of Computational Mathematics》 |2001年第3期|p.241-258|共18页
作者
De-tong Zhu 20f;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算数学;
关键词
Curvilinear paths; Trust region methods; Nonmonotonic technique;

机译：曲线路径;信任区域方法;非单调技术;

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