マセマティカ エテルナ
オープンアクセス

概要

制約なし最適化のための新しい非単調直線探索法によるメモリ勾配法

ケ・スーとジシン・ロン

本論文では、新しいメモリ勾配法と非単調直線探索法を組み合わせて、新しいアルゴリズムを得ました。このアルゴリズムは、理論と数値の両方で効率的に実行され、さらに、穏やかな条件下でアルゴリズムがグローバルに収束することを証明しました。最終的に、数値結果から、提案された方法は、適切なパラメータを選択した場合、与えられた標準テスト問題に対して効率的であることが示され、さらに、理論的にはいくつかの利点があります。