【摘 要】
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该文针对GPS资料同化中优化算法收敛速度慢的问题提出了一种新方法.新方法在L-BFGSA(Limited Memory BFGS)和HFN(Hessian-free inexact Netton)两种方法的基础上,综合两者的
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该文针对GPS资料同化中优化算法收敛速度慢的问题提出了一种新方法.新方法在L-BFGSA(Limited Memory BFGS)和HFN(Hessian-free inexact Netton)两种方法的基础上,综合两者的优点,同时还利用了有限差分、截法和预处理等技术,来提高方法的运行效率.该方法在保证存储和计算量适当的前提下,较大的提高了算法的收敛速度,是一种适合于大规模无约束优化问题的经济有效的方法.数值试验表明新方法与原来的L-BFGS方法相比,速度提高了1倍多.该文的研究将对GPS资料同化在实际中应用起到推动作用,对解决大规模无约束优化问题也有一定的参考价值.
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