有界变量束缚非线性方程组的仿射共轭梯度道路法

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有界变量束缚非线性方程组的仿射共轭梯度道路法

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毕业论文范文题目：有界变量束缚非线性方程组的仿射共轭梯度道路法，论文范文关键词：有界变量束缚非线性方程组的仿射共轭梯度道路法
有界变量束缚非线性方程组的仿射共轭梯度道路法毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：最优化实际与方法是一门利用性很强的学科,它研究如何从某些实际问题的众多可行打算中找出最优的打算。最优化技巧在国防、工农业出产、交通运输、金融、贸易、管理、科学研究等很多范畴中有着广泛的利用。跟着打算机的发展,最优化实际跟算法在实际利用中正发挥着越来越大的作用。共轭梯度法是最优化中常用的方法之一,（略..）它存在运算简便、只有一阶信息,以及存储空间小等长处,共轭梯度法已成为求解大范围问题的一种重要方法。Bulteau与Vial在[1]中构造了无束缚最优化问题的共轭梯度道路,其基本思维是将标准共轭方向法利用于无束缚优化目标函数的部分二次近似模型,利用完全的一组共轭方向序列的线性组合定义道路。在本文中,（文章此处忽略..）引入另一类仿射矩阵,并通过树破合适的二次模型,构建出仿射内点离散的共轭梯度道路法来求解有界变量束缚非线性方程组。此方法只有部分共轭梯度法解每次迭代的近似二次模型,减少了打算步骤,从而进步了算法的运行效力。在公道的假设下,证明了算法的整体收敛性跟部分超线性收敛速率,数值成果表明了所提供的算法的有效（文章此处忽略..）性跟可行性。本文又提出了不正确牛顿仿射共轭梯度法求解有界变量束缚的非线性方程系组问题,对非线性方程组的求解,经典的的求解算法是牛顿法,此方法在初始点足够濒临解时存在良好的收敛性,然而在实际打算中对每一步迭代线性方程组的正确运算往往是艰苦的,不正确牛顿法通过每步迭代方程组的近似求解,从而在必定程度（略..）上克服了这一弱点。鉴于不正确牛顿法这一特点,将其与仿射内点离散的共轭梯度道路法相结合。通过预前提共轭梯度法得到一系列共轭方向,而后通过不正确牛顿法来测验来找到一个降落方向,再结合非单调技巧得到下一步迭代公式。通过证明,此方法是可行的。最后,对本文的工作进行总结,并进一步提出研究方向。

以上为本篇毕业论文范文有界变量束缚非线性方程组的仿射共轭梯度道路法的介绍部分。

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