陈中文
- 作品数：9 被引量：38H指数：4
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- 无约束优化的自适应信赖域方法(英文)被引量：20
- 2001年
- 本文对无约束优化问题提出一个自适应信赖域方法，每次迭代都充分利用当前迭代点的信息自动产生一个恰当的信赖域半径，在此区域内，二次模型与原目标函数尽可能一致，避免盲目的尝试，提高了计算效率．文中在通常条件下证明了全局收敛性及局部超线性收敛结果，给出了新算法与传统信赖域方法的数值结果，证实了新方法的有效性．
- 章祥荪陈中文张菊亮
- 关键词：无约束优化信赖域方法全局收敛性自适应迭代目标函数
- 非线性半定规划的逐次线性化柔性惩罚法（英文）
- 2017年
- 针对非线性不等式约束半定规划问题提出一种新的逐次线性化方法,新算法既不要求罚函数单调下降,也不使用过滤技巧,尝试步的接受准则仅仅依赖于目标函数和约束违反度,罚函数中对应于成功迭代点的罚因子不需要单调增加.新算法或者要求违反约束度量有足够改善,或者在约束违反度的一个合理范围内要求目标函数值充分下降,在通常假设条件下,分析了新算法的适定性及全局收敛性.最后,给出了非线性半定规划问题的数值试验结果,结果表明了新算法的有效性.
- 陈中文赵奇卞凯
- 关键词：非线性半定规划全局收敛性
- 一个无正则条件下一般约束最优化问题的信赖域算法的收敛性被引量：1
- 2003年
- 本文我们对[1]的算法给出一个修正并在无正则条件下对这一算法给出了收敛性分析.与[1]不同,我们不需要(SBSQ)约束条件.因此本文的结果是[1]的结果的推广和加强.
- 张菊亮章祥荪陈中文
- 关键词：正则条件信赖域算法收敛性罚函数SQP方法
- 凸约束优化的非单调信赖域算法的收敛性被引量：6
- 2001年
- 本文对凸约束优化问题提出一类新的非单调信赖域算法 ,在二次模型 Hesse矩阵{ Bk}一致有界条件下 ,证明了算法具有强收敛性 ;在 { Bk}线性增长的条件下 ,证明了算法具有弱收敛性 ;这推广了现有线性约束或凸约束优化问题的各种信赖域算法 。
- 葛恒武陈中文
- 关键词：凸约束信赖域算法非单调算法全局收敛性HESSE矩阵强收敛性
- 一个无惩罚型原始对偶内点算法及其收敛性分析
- 2014年
- 本文提出一个新的无惩罚型原始对偶内点算法,区别于罚函数法和滤子法,新算法通过对尝试点的不可行性的控制来确保算法的全局收敛性.算法首先求解一个线性系统获得搜索方向,然后根据当前迭代点的最优性度量和可行性度量之间的关系来确定当前是优先改善可行性度量还是改善最优性度量,最后利用直线搜索法确定步长.新算法没有使用专门的可行性恢复过程,在通常的假设条件下,我们分析了新算法的全局收敛性,给出了初步的数值实验结果.
- 邱松强陈中文
- 关键词：障碍函数全局收敛性
- P_0函数非线性互补问题的一步非内点连续方法的收敛性被引量：2
- 2002年
- 本文对于Ｐ０函数非线性互补问题提出了一个基于Ｋａｎｚｏｗ光滑函数的一步非内点连续方法,在适当的假设条件下,证明了方法的全局线性及局部二次收敛性．特别,在方法的全局线性收敛性的分析中,不需要假定非线性互补问题的函数的Ｊａｃｏｂｉ阵是Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续的．文献中为了得到非内点连续方法的全局线性收敛性,这一假定是被广泛使用的．本文提出的方法在每一次迭代只须解一个线性方程式组．
- 黄正海韩继业陈中文
- 线性约束优化的信赖域仿射尺度算法被引量：5
- 2002年
- 对线性约束优化问题提出一种信赖域仿射尺度算法，在没有非退化假设的条件下，证明了该算法产生的无限序列｛ｘｋ｝的任一极限点都满足一阶必要条件，且至少存在一个极限点满足二阶必要条件．
- 陈中文章祥荪
- 关键词：信赖域内点算法
- 线性约束优化的一类非单调信赖域算法被引量：5
- 2002年
- § 1.引言
考虑线性约束优化问题:min.f(x),s.t. aT/ix=bi,i∈E,aT/i x≥bi,i∈I,(1.1)其中f(x)是可行域X={x∈Rn|aT ix=bi,i∈E;aTix≥bi,i∈I}上的连续可微函数.
- 葛恒武陈中文
- 关键词：全局收敛性线性约束优化非单调信赖域算法
- 简单界约束优化的仿射尺度内点信赖域算法的收敛性被引量：4
- 2005年
- 本文对简单界约束优化问题提出一种仿射尺度内点信赖域算法,讨论了算法的全 局收敛性,在没有严格互补假设条件下,分析了算法的局部收敛性,给出了数值试验结果.
- 刘静王平陈中文
- 关键词：仿射信赖域算法内点局部收敛性全局收敛性约束优化问题
