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一个解无约束几何规划的共轭梯度算法 总被引：1，自引：1，他引：0
利用几何规划的对偶原理,将几何规划问题转化为相应的对偶规划,并利用几何规划及其对偶规划的特点,以及非线性规划共轭梯度算法的研究成果,将2者进行了恰当的结合,构造了无约束正定几何规划的一种有效算法.在算法中采用了一种较好的广义Armijo步长搜索方法,且在较弱的条件下证明了算法的下降性和全局收敛性. 相似文献
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引入斜微分系统,建立了扩充的Bellman-Gronwall不等式,用Bellman方法建立了斜微分系统的稳定性定理,并与Lyapunov方法作了比较。 相似文献
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针对等式约束的正定几何规划问题,给出了一类共轭投影梯度算法,并在适当的条件下证明了算法的全局收敛性. 相似文献
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20世纪60年代以来,非线性规划一直是各学科普遍关注的研究领域,而几何规划是一类特殊的非线性规划问题,是优化理论与方法研究的一个重要分支,并且它已成为研究与解决自然科学与工程中许多复杂问题的一个强有力的工具。共轭梯度法是最优化理论中最常用的方法之一,它具有算法简便,存储需求小等优点。因此针对无约束下的正定式几何规划问题,通过对参数βk进行适当的修正,并采用推广的Wolfe步长搜索策略,再有效结合正定式几何规划问题的显著特点,给出了一类有效的求解无约束几何规划问题的共轭梯度算法。该算法的主要特点是允许初始点任意,且收敛速度较快,具有重要的理论意义和广泛的使用价值。最后在适当的条件下,证明了该算法具有下降性及全局收敛性。 相似文献
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利用对偶理论将正定式几何规划转化为带有非负约束和线性等式约束下的非线性凸规划,并且将简约梯度算法与共轭梯度算法恰当结合,应用于求解约束正定式几何规划的对偶问题,构造出了求解几何规划的一个有效算法,并在Armijo步长搜索和适当的条件下证明了该算法的收敛性. 相似文献
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