【摘 要】
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本文提出一种递推二阶逼近方法。它利用修正的BFGS公式来构造实际目标函数的Hessian矩阵,通过解一个二阶近似优化问题——这个问题由修正的BFGS公式确定,来得到一个迭代搜索
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本文提出一种递推二阶逼近方法。它利用修正的BFGS公式来构造实际目标函数的Hessian矩阵,通过解一个二阶近似优化问题——这个问题由修正的BFGS公式确定,来得到一个迭代搜索方向。为了获得一个新的迭代点并考虑到实际应用条件的差别,本文给出两种迭代更新策略:一个是牛顿步方法;另一个是一维搜索方法。在一些局部条件下,本文提出的方法具有R—超线性收敛的性质。本文将给出算法的全局收敛性条件和最优性条件,并给出算法收敛速率的估计。最后进行仿真研究,表明新算法的优越性。
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