对于求解无约束优化问题，利用重新开始的三项共轭梯度法与信赖域方法结合，并引入非单调技术，当迭代不成功时，改进后的算法保留一些有用信息，提高了算法的有效性。在适当的条件下，给出了新算法的全局收敛性，数值试验结果表明新算法是有效的。
2022-08-01 14:09:26
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对于无约束优化问题，在传统信赖域算法中通常采用二次模型来逼近函数，而对某些非二次性态较强，曲率变化剧烈的函数，用该方法逼近效果较差，于是本文提出一类基于新锥模型带固定步长的非单调自适应信赖域算法．利用一种固定步长算法，在一定条件下证明了该算法的全局收敛性及收敛速率．数值实验表明该算法是有效的．
2021-11-05 21:39:37
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