SOLVING TRUST REGION PROBLEM IN LARGE SCALE OPTIMIZATION

Bing-sheng He 20f

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SOLVING TRUST REGION PROBLEM IN LARGE SCALE OPTIMIZATION

机译：在大规模优化中解决信任区域问题

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This paper presents a new method for solving the basic problem in the "model- trust region" approach to large scale minimization: Compute a vector x such that 1/2x~T Hx + c~Tx=min, subject to the constraint ‖x‖2 ≤ a. The method is a combination of the CG method and a projection and contraction (PC) method, The first (CG) method with x_0 = 0 as the start point either directly offers a Solution of the problem, or -as soon as the norm of the iterate greater than a, --it Gives a suitable starting point and a favourable choice of a crucial scaling parameter In the second (PC) method. Some numerical examples are given, which indicate That the method is applicable.

机译：本文提出了一种解决大规模最小化的“模型信任区域”方法中的基本问题的新方法：计算向量x，使得1 / 2x〜T Hx + c〜Tx = min受到约束‖x的约束‖2≤a。该方法是CG方法和投影与收缩（PC）方法的组合，以x_0 = 0为起点的第一种（CG）方法直接提供了问题的解决方案，或者-大于a的迭代–在第二种（PC）方法中，给出合适的起点和关键缩放参数的合适选择。给出了一些数值示例，表明该方法适用。

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来源
《Journal of Computational Mathematics》 |2000年第1期|p.1-12|共12页
作者
Bing-sheng He 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
Trust region problem; Conjugate gradient method; Projection and contraction method;

机译：信任区域问题;共轭梯度法伸缩方式;

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