已閱讀1頁，還剩51頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、線搜索法與信賴域法都是優(yōu)化算法中保證整體收斂的重要方法，它們既相似又有所不同。它們的共同目的都是在優(yōu)化算法中求出每次迭代步的位移，從而求出新的迭代點，但是它們產(chǎn)生迭代步位移的途徑不同。線搜索法先產(chǎn)生位移的方向（又稱搜索方向），然后確定位移的長度，而信賴域法是直接確定位移。
本文主要研究了線搜索法和信賴域法兩個方面的內(nèi)容。首先，提出了線搜索法中黃金分割法的兩種改進方法，即LU黃金分割法和雙拋物線法。通過編程實現(xiàn)，數(shù)值結(jié)果表明
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 無約束優(yōu)化問題的信賴域算法研究
- 無約束優(yōu)化問題的信賴域算法研究.pdf
- 無約束優(yōu)化問題改進的信賴域方法.pdf
- 無約束優(yōu)化問題信賴域過濾算法的研究.pdf
- 一種解無約束優(yōu)化問題的過濾集信賴域線搜索方法.pdf
- 無約束優(yōu)化的混合信賴域算法研究.pdf
- 無約束優(yōu)化的回溯信賴域算法.pdf
- 求解無約束優(yōu)化問題的混合信賴域方法.pdf
- 無約束優(yōu)化問題的回溯過濾信賴域算法.pdf
- 求解無約束優(yōu)化問題的一類帶線搜索的自適應(yīng)信賴域算法.pdf
- 無約束優(yōu)化錐模型信賴域算法研究.pdf
- 無約束優(yōu)化問題的自適應(yīng)過濾信賴域算法.pdf
- 解無約束優(yōu)化的非單調(diào)信賴域法和Perry-Shanno無記憶擬牛頓法.pdf
- 無約束最優(yōu)化的非單調(diào)信賴域算法.pdf
- 無約束優(yōu)化問題共軛梯度法的研究.pdf
- 無約束無導(dǎo)數(shù)最優(yōu)化的改進信賴域算法
- 無約束優(yōu)化問題的稀疏擬牛頓法.pdf
- 非線性無約束最優(yōu)化問題的自適應(yīng)信賴域算法.pdf
- 無約束無導(dǎo)數(shù)最優(yōu)化的改進信賴域算法.pdf
- 38694.無約束優(yōu)化的分式插值直接搜索法
評論
0/150
提交評論