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为求解大规模无约束优化问题,本文提出了一种自适应线性信赖域法。与传统的线性信赖域法相比,新方法借助一数量矩阵近似Hesse阵,并据此计算线性信赖域半径。理论上证明了新算法的全局收敛性,数值实验表明新算法非常适合大规模问题的求解。
基于线性模型的自适应信赖域方法
【摘 要】
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为求解大规模无约束优化问题,本文提出了一种自适应线性信赖域法。与传统的线性信赖域法相比,新方法借助一数量矩阵近似Hesse阵,并据此计算线性信赖域半径。理论上证明了新算
【机 构】
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江苏理工学院数理学院
【出 处】
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运筹与管理
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基金项目（13KJB110007）,江苏理工学院基础及应用基础研究项目（KYY13012,KYY14010）
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