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呙林兵 《河北北方学院学报(自然科学版)》2009,25(3):4-5,10
记忆梯度算法能求解大规模无约束优化问题,还具有避免大量存储和进行大规模矩阵运算的特点.在利用传统的记忆梯度算法时,最根本的问题是要解决迭代过程中所遇到的二维搜索问题.为了避免进行二维搜索,加快迭代收敛速度,对记忆梯度算法进行了改进,给出了一种改进的记忆梯度算法.改进的记忆梯度算法能有效地求解二维搜索问题,且计算量小,存储量亦小,从而使记忆梯度算法在非精确线性搜索的Wolfe原则下,有更好的实际意义.同时也对其全局收敛性进行了证明. 相似文献
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共轭梯度法由于其计算量小、收敛速度快,在求解大规模无约束问题中起着重要作用。通过对参数β_k的修正,构造了一种求解无约束问题新的共轭梯度算法,并证明了算法的全局收敛性。 相似文献
3.
【目的】基于模式搜索算法求解梯形明渠的临界水深。【方法】针对梯形明渠临界水深计算无显函数形式的表达式,及传统计算中的试算法或查图法计算过程繁琐复杂且计算精度不高的现状,引入一个无量纲参数——单位水面宽度,对梯形明渠临界流水深的基本方程进行恒等变形,得到了求解单位水面宽度的超越函数,并证明该方程为单调函数。【结果】将求解临界流水深的问题等价于一非线性优化问题,并用确定性优化方法——模式搜索算法进行求解。【结论】实例计算及误差分析表明,该算法具有收敛速度快和求解精度高的特点,为梯形断面的水力计算提供了一种新思路。 相似文献
4.
研究在潮流迭代求解过程中雅可比矩阵方程组的迭代求解方法及其收敛性。首先利用PQ分解法进行潮流迭代求解,并针对求解过程中雅可比矩阵对称且对角占优的特性,对雅可比矩阵方程组采用高斯置信传播算法(GaBP)进行求解,再结合Steffensen加速迭代法以提高GaBP算法的收敛性。对IEEE118、IEEE300节点标准系统和两个波兰互联大规模电力系统进行仿真计算后结果表明：随着系统规模的增长,使用Steffensen加速迭代法进行加速的GaBP算法相对于基于不完全LU的预处理广义极小残余方法(GMRES)具有更好的收敛性,为大规模电力系统潮流计算的快速求解提供了一种新思路。 相似文献
5.
给出了一个求解无约束优化问题的记忆梯度法的收敛速度分析,在一致凸条件下证明了求解无约束优化问题的记忆梯度法具有线性收敛性。 相似文献
6.
一般情况下,求解大规模约束问题的有效算法是共轭梯度法,βk的选取不同构成不同的共轭梯度法。提出了求解无约束优化问题的一种新的共轭梯度法,修正了βk,并在Wolfe线搜索下证明了它的全局收敛性。 相似文献
7.
通过将对称非线性方程组转化为等价的无约束优化问题,并借助求解无约束优化问题的共轭梯度法的思想,
提出了一种用于求解对称非线性方程组的MPRP型Derivative-Free算法.该算法保留了共轭梯度法存储量少的优
点,适用于求解大规模的对称非线性方程组.同时,该算法始终能产生下降方向,并且在适当的条件下具有全局收
敛性.数值试验结果表明该算法是求解对称非线性方程组的一种有效算法. 相似文献
8.
利用Moreau-Yosida正则化技术和非单调线搜索技术,设计了一种针对大规模非光滑优化问题的修正Hestenes-Stiefel共轭梯度算法.该算法的搜索方向不仅自动满足充分下降条件,而且属于信赖域.在适当条件下,新算法全局收敛.初步的数值实验也表明新算法对于求解大规模非光滑无约束凸优化问题是有效的. 相似文献
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基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水电站水库优化调度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】解决传统粒子群算法在求解水库优化调度问题中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。【方法】基于抗体克隆选择学说理论,提出了一种量化正交免疫克隆粒子群算法(OICPSO/Q)。采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性;通过接种疫苗和计算亲合度等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,使得算法快速收敛,同时保持一定的多样性,抑制了早熟现象。提出一种自学习算子,避免个体邻域内最优解的丢失。建立了基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水库优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤。最后应用该方法与标准粒子群算法(SPSO)及动态规划方法进行比较。【结果】与SPSO算法和动态规划方法计算结果相比,OICPSO/Q算法计算时间明显降低,但发电量明显增加,说明OICPSO/Q算法可提高解的精度,加快其收敛速度,其性能优于标准粒子群算法和动态规划方法。【结论】OICPSO/Q算法为求解水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。 相似文献
10.
混合离散变量的多目标优化设计灰色综合关联度算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于混合离散变量多目标优化设计求解方法.该方法应用相似系数与灰色关联度相结合形成的灰色综合关联度直接求解.引入了混沌移民算子对基本遗传算法进行了改进,并开发了混合离散变量优化的灰色复合遗传算法程序.工程设计实例表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,具有较好的普适性,而且程序运行可靠,计算简单,全局收敛能力强. 相似文献