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文檔簡介
1、線搜索方法和信賴域方法是解最優(yōu)化問題的兩類最基本的算法框架,求解線搜索方向和信賴域子問題分別是其關(guān)鍵的組成部分之一,另一個關(guān)鍵點(diǎn)自然就是框架本身了.本文中,我們主要著眼于算法框架的改進(jìn)上,引入了過濾(Filter)技術(shù)和非單調(diào)技術(shù)等改進(jìn)策略,并將其應(yīng)用于幾類典型的優(yōu)化問題中.從理論上對這些改進(jìn)后的算法框架進(jìn)行收斂性分析,并用數(shù)值試驗(yàn)檢驗(yàn)了改進(jìn)的效果. 第2章中,我們主要考慮過濾技術(shù)在無約束優(yōu)化問題中的應(yīng)用,并采用信賴域方法作為基
2、本算法.參照[39]中利用梯度向量來定義過濾集的方法,而對其中的算法框架進(jìn)行了一些改進(jìn),去除了[39]中關(guān)于信賴域子問題凸性的判斷,對簡化后的算法框架證明了全局收斂性,并在一定條件下證明了算法收斂到二階穩(wěn)定點(diǎn).其后,我們報告了用過濾信賴域方法解無約束優(yōu)化問題數(shù)值試驗(yàn)的結(jié)果.表明該算法框架相比于經(jīng)典信賴域框架在效率上有所改進(jìn). 第3章中,我們研究了非單調(diào)技術(shù)在解非線性最小二乘問題上的應(yīng)用.采用線搜索方法的具體實(shí)現(xiàn)Gauss-New
3、ton法作為基本算法.非單調(diào)線搜索技術(shù)的理論框架是由[41]給出,其中對搜索方向有一定的限制要求.本章中對Gauss-Newton法應(yīng)用截斷(truncate)技巧以使搜索方向滿足這些要求,并對截斷技巧作了一些改進(jìn).如此,就可以用[4l]中的經(jīng)典結(jié)果來獲得本章算法的收斂性.在本章的最后報告了相關(guān)數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果. 第4章研究的是過濾技術(shù)在解非線性方程組問題中的應(yīng)用,仍然沿用傳統(tǒng)的辦法將非線性方程組問題轉(zhuǎn)化成一個非線性最小二乘問題,并
4、用GaUSS-Newton法來求解.其中求線搜索方向時,同樣應(yīng)用了截斷Gauss-Newton法的技巧.另一方面,參照[37]中的方案定義了多維過濾集.在經(jīng)典文獻(xiàn)[57]中關(guān)于線搜索算法的理論結(jié)果的基礎(chǔ)上,我們證明了過濾截斷Gauss-Newton法滿足[57]中收斂性定理的條件,從而得到了過濾截斷Gauss-Newton法的整體收斂性. 第5章研究了非單調(diào)技術(shù)在等式約束優(yōu)化問題中的應(yīng)用.在此,我們采用經(jīng)典罰函數(shù)算法作為基本算法
5、框架,并將非單調(diào)信賴域技術(shù)應(yīng)用到其中的無約束優(yōu)化子問題上.此時出現(xiàn)的信賴域子問題的條件一般是比較差的.我們使用了兩個技術(shù)來處理這個困難.其一是預(yù)條件技術(shù),并根據(jù)問題的特殊性來選擇特定形式的預(yù)優(yōu)矩陣;其二是迭代更新技術(shù),從而可以給出比較干脆利落的預(yù)優(yōu)算法形式.最后報告了關(guān)于非單調(diào)信賴域罰函數(shù)法的數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果,表明該章中的算法還是有一定實(shí)際價值的. 第6章研究了過濾技術(shù)和非單調(diào)技術(shù)在解一般約束優(yōu)化問題中的應(yīng)用與結(jié)合.由于單純的過濾技
6、術(shù)不能完全排除Maratos效應(yīng)的干擾,故文獻(xiàn)[40]中考慮用非單調(diào)過濾技術(shù)來判斷試驗(yàn)點(diǎn)可接受性的算法.我們對其中的算法進(jìn)行了大規(guī)模的修改和補(bǔ)充,并進(jìn)一步應(yīng)用非單調(diào)技術(shù)來判斷目標(biāo)函數(shù)值的下降性,得到了所謂的完全非單調(diào)過濾信賴域方法的一個屬于SQP類的算法框架.在算法的推導(dǎo)過程中,我們研究了約束違反度的幾種不同定義形式,約束違反度和法向步間的相互關(guān)系,考慮了處理SQP子問題不相容這一困難的恢復(fù)過程,定義了判斷算法收斂效果的一階穩(wěn)定度.最后
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