导读:本文包含了非单调线搜索论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:单调,梯度,全局,无约束,算法,共轭,收敛性。
非单调线搜索论文文献综述
邢治业[1]（2018）在《一种改进的带非单调线搜索锥模型信赖域算法》一文中研究指出针对非单调锥模型信赖域算法求解子问题的接受条件中所存在的一些不合理因素,提出了一种新的改进的无约束优化算法.该算法在每一步都采用非单调Wolfe线搜索,求得下一个迭代点,并改变预计下降量,使其与实际下降量对应起来,这样做不仅不需要重解子问题,而且提高了梯度精度,一定的条件下证明了该算法的全局收敛性和Q-二次收敛性.(本文来源于《辽宁师专学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
顾超,朱德通[2]（2017）在《非单调滤子曲率线搜索算法解无约束非凸优化》一文中研究指出宇和濮在文[Yu Z S,Pu D G.A new nonmonotone line search technique for unconstrained optimization[J].J Comput Appl Math,2008,219:134-144]中提出了一种非单调的线搜索算法解无约束优化问题.和他们的工作不同,当优化问题非凸时,本文给出了一种非单调滤子曲率线搜索算法.通过使用海森矩阵的负曲率信息,算法产生的迭代序列被证明收敛于一个满足二阶充分性条件的点.在不需要假设极限点存在的情况下,证明了算法具有整体收敛性,而且分析了该算法的收敛速率.数值试验表明算法的有效性.(本文来源于《数学年刊A辑(中文版)》期刊2017年04期）
胡平[3]（2016）在《新的松弛非单调线搜索法强收敛性分析》一文中研究指出1引言无约束最优化问题min{f(x)|x∈R~n}有广泛的实际应用背景,很多的学者致力于它的算法研究.其算法一般采用迭代方法求解,在当前迭代点x_k处,g_k=▽f(xk)≠0,沿搜(本文来源于《高等学校计算数学学报》期刊2016年04期）
杜小雨[4]（2016）在《带线搜索的非单调信赖域算法的研究与改进》一文中研究指出本文侧重于研究运用信赖域方法结合非精确线搜索技术来求解无约束优化问题的算法,具体内容如下:第二章为有效求解无约束优化问题,基于传统的Armijo线搜索技术,建立了一类新的大步长Armijo型线搜索规则,进一步结合信赖域技术,同时利用稀疏对角拟牛顿技术设计了新的算法.在适当的条件下,分析了新算法的收敛性,并通过数值试验验证了新算法的可行性.第叁章主要设计了一类新的非单调Wolfe线搜索技术,并将其应用于传统的带线搜索的非单调信赖域算法中,新算法在每一次迭代过程中都采用新的线搜索规则来获取下一步的迭代点,对于此种迭代过程的选取可保证迭代矩阵的正定传递性.然后在适当的情况下证明了该算法的全局收敛性,最后对设计的新算法通过不同的数值例子进行Matlab编程实现,验证了新算法的有效性.第四章对已有的大步长Armijo型线搜索规则进行了改进,并结合Zhang H.C.非单调线搜索技术将带新型大步长线搜索的信赖域算法推广至非单调的情形中,并在一定的假设条件下,对算法的收敛性进行了分析与证明.数值试验表明,新算法在计算过程中,尤其是在求解大规模问题时,具有显着优势.(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2016-06-01）
陈颖梅[5]（2015）在《非单调线搜索下共轭梯度法的收敛性》一文中研究指出本文着重研究了共轭梯度法与非单调线搜索技术结合的算法,主要内容如下:第二章为有效求解大规模无约束优化问题,基于RMFI共轭梯度法,结合Zhang H.C.非单调线搜索步长规则,建立了一类新的共轭梯度算法,在水平集有界的假设条件下,证明了新算法的全局收敛性.数值例子表明,新算法有时比Zhang H.C.非单调线搜索规则下的标准RMFI方法收敛速度更快,更有效.同时,本章进一步研究了Zhang H.C.非单调线搜索步长规则的一个基于强迫函数的F-规则拓展模型,并从理论上证明了基于此拓展模型的修正RMFI算法的全局收敛性.第叁章与第四章探索了求解无约束最优化问题基于Zhang H.C.非单调线搜索规则的改进的RMFI算法,新的参数βk的选取方法保证迭代方向的每一步都为充分下降方向,且此性质与所采用的线搜索规则无关,并在适当的情况下,证明了该算法的全局收敛性,最后利用数值试验证明了算法的可行性.第五章针对无约束最优化问题,提出了基于Zhang H.C.非单调线搜索规则的一类修正RMIL共轭梯度法,在水平集有界的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性.最后用Matlab对设计的新算法进行数值试验,验证了新算法的有效性.(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2015-06-01）
张颖[6]（2015）在《非单调ARMIJO型线搜索下的新谱共轭梯度法》一文中研究指出共轭梯度方法是解决大规模无约束优化问题的重要方法,从不同角度来研究共轭梯度法有着重要意义.本文在非单调线搜索技术[1]基础之上,提出的一种新的非单调谱共轭梯度方法,并证明该方法具有充分下降性和全局收敛性.(本文来源于《数学学习与研究》期刊2015年07期）
赵丹[7]（2015）在《带线搜索的非单调信赖域算法》一文中研究指出提出一个带线性搜索的非单调信赖域算法.算法将非单调wolfe线搜索与非单调信赖域方法相结合,使算法不需要重新求解子问题.在适当条件下,分析了算法的全局收敛性,并通过数值实验说明了算法的可行性.(本文来源于《江苏第二师范学院学报》期刊2015年03期）
周群艳,杜卓明[8]（2014）在《基于简单锥模型函数的非单调线搜索法》一文中研究指出A simple conic model function,in which the Hessian approximation is a scalar matrix,is constructed by using the function values and gradient values of the minimizing function.Based on this conic model function,a new nonmonotone line search method is proposed.The convergence results of this line search method are proved under certain conditions.Numerical results show that the new algorithm is effective.(本文来源于《高等学校计算数学学报》期刊2014年03期）
王祥,陈金梅,郭忠海,王川龙[9]（2014）在《一类带线搜索的非单调信赖域新算法》一文中研究指出结合非单调信赖域方法,和非单调线搜索技术,提出了一种新的无约束优化算法.信赖域方法的每一步采用线搜索,使得迭代每一步都充分下降加快了迭代速度.在一定条件下,证明了算法具有全局收敛性和局部超线性.收敛速度.数值试验表明算法是十分有效的.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2014年11期）
朱帅,鲍莹莹,王希云[10]（2014）在《基于非单调线搜索的对角二阶拟牛顿法》一文中研究指出在二阶拟牛顿方程的基础上,结合Zhang H.C.提出的非单调线搜索构造了一种求解大规模无约束优化问题的对角二阶拟牛顿算法.算法在每次迭代中利用对角矩阵逼近Hessian矩阵的逆,使计算搜索方向的存储量和工作量明显减少,为大型无约束优化问题的求解提供了新的思路.在通常的假设条件下,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性.数值实验表明算法是有效可行的.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2014年06期）
非单调线搜索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
宇和濮在文[Yu Z S,Pu D G.A new nonmonotone line search technique for unconstrained optimization[J].J Comput Appl Math,2008,219:134-144]中提出了一种非单调的线搜索算法解无约束优化问题.和他们的工作不同,当优化问题非凸时,本文给出了一种非单调滤子曲率线搜索算法.通过使用海森矩阵的负曲率信息,算法产生的迭代序列被证明收敛于一个满足二阶充分性条件的点.在不需要假设极限点存在的情况下,证明了算法具有整体收敛性,而且分析了该算法的收敛速率.数值试验表明算法的有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非单调线搜索论文参考文献
[1].邢治业.一种改进的带非单调线搜索锥模型信赖域算法[J].辽宁师专学报(自然科学版).2018
[2].顾超,朱德通.非单调滤子曲率线搜索算法解无约束非凸优化[J].数学年刊A辑(中文版).2017
[3].胡平.新的松弛非单调线搜索法强收敛性分析[J].高等学校计算数学学报.2016
[4].杜小雨.带线搜索的非单调信赖域算法的研究与改进[D].中国石油大学(华东).2016
[5].陈颖梅.非单调线搜索下共轭梯度法的收敛性[D].中国石油大学(华东).2015
[6].张颖.非单调ARMIJO型线搜索下的新谱共轭梯度法[J].数学学习与研究.2015
[7].赵丹.带线搜索的非单调信赖域算法[J].江苏第二师范学院学报.2015
[8].周群艳,杜卓明.基于简单锥模型函数的非单调线搜索法[J].高等学校计算数学学报.2014
[9].王祥,陈金梅,郭忠海,王川龙.一类带线搜索的非单调信赖域新算法[J].数学的实践与认识.2014
[10].朱帅,鲍莹莹,王希云.基于非单调线搜索的对角二阶拟牛顿法[J].数学的实践与认识.2014
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