基于二阶拟柯西方程的对角拟牛顿算法研究

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最优化是在多种可行方案中选取最好方案,随着科学技术的飞速发展,最优化广泛应用于农业、工程设计、生产管理、交通运输和国防等许多重要领域.拟牛顿法是求解无约束优化问题最有效的方法之一,但在拟牛顿法中需要存储矩阵,因此在处理大型问题时,它需要的存储量和计算量是相当大的.对角拟牛顿算法的提出使计算搜索方向的存储量和工作量明显减少,适合于大规模稀疏问题的求解.基于拟柯西关系的对角拟牛顿算法是最近的研究热点,其中对角拟柯西法和对角三阶拟柯西法的提出为大型无约束优化问题的求解提供了新的思路.类似于拟柯西方程,本文首次提出了二阶拟柯西方程并通过引入最小改变的修正策略构造了一种基于二阶拟柯西方程的对角修正公式.在二阶拟柯西方程的修正公式基础上,提出了两种同步对角拟牛顿算法和一种异步对角拟牛顿算法并对这三种算法进行了收敛性分析及数值试验.第二章,基于二阶拟柯西方程,提出了一种对角修正公式并讨论了对角修正矩阵保持正定的充分条件和必要条件.第三、四章,基于二阶拟柯西方程,提出了两种同步对角拟牛顿算法并研究了这两种算法的收敛性.在同步对角拟牛顿算法中对修正矩阵做了整体的替换;同步对角拟牛顿算法Ⅱ是对同步对角拟牛顿算法Ⅰ的改进;同步对角拟牛顿算法Ⅱ的收敛性条件比较弱.数值试验表明同步对角拟牛顿算法Ⅰ和Ⅱ是有效的,适于求解大型无约束优化问题.第五章,基于二阶拟柯西方程,提出了一种异步对角拟牛顿算法并研究了该算法的收敛性.在该算法中对修正矩阵做了局部的替换.在适当的假设条件下进一步分析了异步对角拟牛顿算法的线性收敛性.数值试验表明此算法是有效可行的.
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