Гибридная глобализация сходимости метода последовательного квадратичного программирования, стабилизированного вдоль подпространства

Журбенко, Н.Г.; Измаилов, А.Ф.; Усков, Е.И.

Авторы: Журбенко Н.Г., Измаилов А.Ф., Усков Е.И.
Журнал: Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки
Том: 24
Номер: 126
Год издания: 2019
Издательство: Тамб. гос. ун-т им. Г.Р. Державина
Местоположение издательства: Тамбов
Первая страница: 150
Последняя страница: 165
DOI: 10.20310/1810-0198-2019-24-126-150-165
Аннотация: Локальная сверхлинейная сходимость стабилизированного метода последовательного квадратичного программирования устанавливается при очень слабых предположениях, не включающих в себя никакие условия регулярности ограничений. Однако, все попытки глобализации сходимости этого метода неминуемо сталкиваются с принципиальными трудностями, связанными с поведением этого метода при относительной удаленности текущей итерации от решений. А именно, стабилизированный метод последовательного квадратичного программирования имеет тенденцию генерировать длинные последовательности коротких шагов перед тем, как проявляется его сверхлинейная сходимость. В связи с этим был предложен метод последовательного квадратичного программирования, стабилизированный вдоль подпространства, обладающий лучшим <<полулокальным>> поведением, а значит, лучше приспособленный для разработки на его основе практических алгоритмов. В данной работе предлагаются два способа гибридной глобализации сходимости этого метода: алгоритм с возвратами и алгоритм с рекордами. Приводятся теоретические результаты о глобальной сходимости и скорости сходимости данных алгоритмов, а также результаты сравнительного численного тестирования.
Добавил в систему: Измаилов Алексей Феридович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Прикрепленные файлы