浙江大学学报（理学版）
浙江大學學報（理學版）
절강대학학보（이학판）
JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY
2006年
6期
636-641
,共6页
信赖域方法%无约束优化%Bunch-Parlett分解%校正梯度路径%整体收敛
信賴域方法%無約束優化%Bunch-Parlett分解%校正梯度路徑%整體收斂
신뢰역방법%무약속우화%Bunch-Parlett분해%교정제도로경%정체수렴
信赖域算法是最优化中广泛使用的一种方法.在迭代的每一步都要解信赖域子问题,在众多解子问题的方法中,校正梯度路径算法利用系统的特征值和特征向量在整个维数空间求出子问题的解.虽然这个方法较吸引人,但现有的校正梯度路径算法不太可行,因为在每一步迭代中它要求整个特征系统的计算或者矩阵的重复分解.提出了一种预处理的校正梯度信赖域算法.该算法在一步迭代中仅通过对对称矩阵进行一次Bunch-Parlett分解就在全空间中求出子问题的解,再用单位下三角矩阵因子去标度问题的变量,预处理的校正梯度路径由此形成.算法在通常使用的条件下有好的收敛性,对各种模型的优化问题的计算结果也显示出算法的高效性.
信賴域算法是最優化中廣汎使用的一種方法.在迭代的每一步都要解信賴域子問題,在衆多解子問題的方法中,校正梯度路徑算法利用繫統的特徵值和特徵嚮量在整箇維數空間求齣子問題的解.雖然這箇方法較吸引人,但現有的校正梯度路徑算法不太可行,因為在每一步迭代中它要求整箇特徵繫統的計算或者矩陣的重複分解.提齣瞭一種預處理的校正梯度信賴域算法.該算法在一步迭代中僅通過對對稱矩陣進行一次Bunch-Parlett分解就在全空間中求齣子問題的解,再用單位下三角矩陣因子去標度問題的變量,預處理的校正梯度路徑由此形成.算法在通常使用的條件下有好的收斂性,對各種模型的優化問題的計算結果也顯示齣算法的高效性.
신뢰역산법시최우화중엄범사용적일충방법.재질대적매일보도요해신뢰역자문제,재음다해자문제적방법중,교정제도로경산법이용계통적특정치화특정향량재정개유수공간구출자문제적해.수연저개방법교흡인인,단현유적교정제도로경산법불태가행,인위재매일보질대중타요구정개특정계통적계산혹자구진적중복분해.제출료일충예처리적교정제도신뢰역산법.해산법재일보질대중부통과대대칭구진진행일차Bunch-Parlett분해취재전공간중구출자문제적해,재용단위하삼각구진인자거표도문제적변량,예처리적교정제도로경유차형성.산법재통상사용적조건하유호적수렴성,대각충모형적우화문제적계산결과야현시출산법적고효성.
