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文檔簡介
1、本文主要研究目標(biāo)函數(shù)是凸函數(shù)的非光滑優(yōu)化問題.在光滑的非線性優(yōu)化問題中,非單調(diào)技術(shù)和過濾集技術(shù)獲得了很大成功.將這些技術(shù)引入到非光滑優(yōu)化中,得到了非光滑優(yōu)化的非單調(diào)算法和過濾集算法.給出了這些的算法收斂性證明,以及收斂速度分析.分三部分介紹如下: 一、非單調(diào)近似點捆集方法。Grippo等人對非單調(diào)線搜索技術(shù)做了系統(tǒng)的研究([22] [23][24][25]),F(xiàn)acchinei和Lucidi[11]提出了非單調(diào)線搜索的捆集算法,
2、我們進(jìn)一步研究非單調(diào)技術(shù)在Bundle算法中的應(yīng)用.我們把非單調(diào)技術(shù)引入到Schramm和Zowe[50]的算法中,主要是接受成功步的準(zhǔn)則改變了.該算法不采用線搜索,而是一種“隱式”的信賴域方法,因此我們的算法與Facchinei和Lucidi的算法是不同的.我們給出了算法的整體收斂性證明. 二、非光滑優(yōu)化的非單調(diào)信賴域算法。首先,非光滑優(yōu)化問題min,f(x)轉(zhuǎn)化為min F(x),F(xiàn)(x)是f(x)的Morealu-Yos
3、idaiE則化.用捆集方法得到F(x)的近似梯度,再利用梯度近似值和Hessian近似,構(gòu)造一個二次規(guī)劃信賴域子問題.利用截斷CG方法解這個子問題,然后利用非單調(diào)信賴域策略接受步長.算法中所解的信賴域子問題是Sagara和Fukushima[49]所給出的.我們將非單調(diào)技術(shù)用于Sagara和Fukushima[49]的信賴域算法,給出了一個非單調(diào)的信賴域算法,并且證明了該算法的整體收斂性與超線性收斂性. 三、擬牛頓過濾近似點方
4、法。研究過濾技術(shù)在非光滑優(yōu)化問題中的應(yīng)用.利用問題min f(x)與min F(x)的等價性,首先由割平面技術(shù)求得x<,k>憊的一個近似的近似點p<'a>(x<'k>),使得v<,k>:=μ(x<,k>-p<'a>(x<,k>))∈ <,ek>f(p<'a>(x<,k>)).其中∈<,k>∈(0,a‖v<,k>‖],a是一常數(shù).然后,在擬牛頓方法中用g<'a>(x<,k>):=v<,k>近似代替夕(x<,k>),并且用t<,k>:=g<
5、'a>(x<,k>+1)-g<'a>(x<,k>)校正B<,k+1>.計算h<'(k+1)>:=‖v<,k>‖和f<'(k+1)>:=f(p<'a>(x<,k>)+d<,k>),我們用這樣定義的數(shù)對(h<'(k)>,f<'(k)>)定義過濾集.我們定義的過濾集與無約束光滑優(yōu)化中的過濾集不同.如果(h<'(k+1)>,f<'(k+1)>)被過濾集接受,那么令x<,k>+1=p<'a>(x<,k>)+d<,k>,并把(h<'(k+1)>,f
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