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- 广红宋加磊张军
- 一个基于非单调技术的超记忆梯度法
- 2020年
- 本文给出一个修正的非单调线搜索策略,并结合该策略提出一个求解无约束优化问题的超记忆梯度算法.该算法的主要特点是:在每一次迭代中,它所产生的搜索方向总是满足充分下降条件.这一特性不依赖于目标函数的凸性以及方法所采用的线搜索策略.在较弱的条件下,该方法具有全局收敛和局部R-线性收敛性.数值实验表明了该方法的有效性.
- 林海婵李靖雅欧宜贵
- 关键词:无约束优化非单调技术超记忆梯度法收敛性分析
- 无约束优化的修正非单调记忆梯度法被引量:1
- 2018年
- 针对无约束优化问题提出了一种修正的非单调记忆梯度法,该修正的非单调技术利用前若干个点的凸组合得到一个参照量,然后将试探点的函数值与该参照量进行灵活比较,从而决定该试探点是否被接受.该算法是现有非单调方法的一个推广,在合理的假设条件下,得到了算法的全局收敛性.数值实验结果表明,该算法是有效且易于实现的.
- 苏珂任乐乐荣自兴许春
- 关键词:无约束优化记忆梯度法非单调
- 超记忆梯度法在大规模信号重构问题中的应用
- 2017年
- 研究了用基于非单调线搜索技术的超记忆梯度算法解决大规模信号恢复问题。利用平滑切片绝对偏差惩罚函数(SCAD)代替1正则化最小二乘问题的1范数惩罚函数,因SCAD的一个局部二次逼近是凸且可微的,所以目标函数的梯度和海瑟阵易计算。该算法的特点:每一步迭代充分利用前面多步迭代信息,避免目标函数海瑟阵的储存和计算,因此它适合解决大规模信号恢复问题。在某些假设下,证明了提出算法的收敛性,数值实验表明本文提出的算法是可行的。
- 李双安陈凤华赵艳伟
- 关键词:压缩感知稀疏信号超记忆梯度法
- 非光滑凸优化的一种无记忆梯度法
- 基于Moreau-Yosida正则化和改进的线搜索技术,本文提出了一种新的无记忆梯度法用于解决无约束非光滑凸优化问题.在合理的假设条件下,该算法具有全局收敛性.初步的数值试验结果表明这种算法是比较有效的.
- 贾胜南
- 关键词:全局收敛性
- 改进的无约束多目标优化记忆梯度法
- 2016年
- 基于无约束单目标记忆梯度法,提出了一种改进的无约束多目标优化问题的记忆梯度法,采用Amijo非精确线搜索产生步长,并证明了算法的收敛性.数值试验表明该算法是有效的.
- 李文婷徐尔
- 关键词:记忆梯度法
- 一个基于定步长技术的超记忆梯度法被引量:2
- 2015年
- 基于定步长技术,本文给出一种求解无约束优化问题的超记忆梯度算法,从而避免每步都执行线搜索.在一定条件下证明该算法具有全局收敛性和局部线性收敛率.由于该方法不用计算和存储矩阵,故适合于求解大规模优化问题.数值试验表明该算法是有效的.
- 刘元文欧宜贵马巍
- 关键词:无约束优化超记忆梯度法
- 无约束多目标优化的记忆梯度法被引量:1
- 2014年
- 基于无约束单目标记忆梯度法,本文提出了一种无约束多目标优化问题的记忆梯度法,并证明了算法在Armijo线性搜索下的收敛性。数据试验结果验证了该算法的有效性。
- 范开林徐尔
- 关键词:多目标优化记忆梯度法
- 无约束优化问题的超记忆梯度法的若干研究
- 本文结合定步长技术和非单调技术,分别构造了两种求解无约束优化问题的超记忆梯度法,分别记为算法A、算法B.在算法A中,我们通过一个固定的公式来计算步长,并加入了回溯线搜索技术,因而减小了迭代次数以及函数值计算次数;在算法B...
- 马巍
- 关键词:无约束优化超记忆梯度法非单调技术收敛性
- 一个新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法被引量:1
- 2013年
- 提出一个新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法.该算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,利用曲线搜索产生步长,并且在每步迭代中不需计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题.在较弱的条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速度.数值实验表明该算法是有效的.
- 汤京永田会宇
- 关键词:无约束优化曲线搜索
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- 汤京永

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- 供职机构:信阳师范学院数学与信息科学学院
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- 时贞军

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- 朱帅

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