孙清滢 作品数:51 被引量:97 H指数:5 供职机构: 中国石油大学(华东)数学与计算科学学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中国石油大学博士科研基金 中国石油大学(华东)研究生创新基金 更多>> 相关领域: 理学 交通运输工程 自动化与计算机技术 更多>>
新非单调线搜索规则的Lampariello修正对角稀疏拟牛顿算法 被引量:12 2008年 本文设计了求解无约束最优化问题的新的非单调线搜索规则的Lampariello修正对角稀疏拟牛顿算法.新的步长规则类似于Grippo非单调线搜索规则并包含Grippo非单调线搜索规则作为特例.新的步长规则在每一次线搜索时得到一个相对于Grippo非单调线搜索规则的较大步长,同时保证算法的全局收敛性.数值例子表明算法是有效的,适合求解大规模问题. 孙清滢 崔彬 王长钰关键词:非线性规划 非单调线搜索 基于Zhang H C非单调技术的修正HS共轭梯度算法 2011年 将Zhang H C非单调技术与修正的Armijo线搜索规则结合,给出了求解无约束优化问题的一种新的HS共轭梯度算法。在较弱的条件下,证明了算法的全局收敛性。数值结果表明新算法是有效的,且适于求解大规模问题。 高宝 孙清滢关键词:非单调线搜索 共轭梯度算法 全局收敛性 求解非线性等式和不等式约束优化问题的三项记忆梯度广义投影算法(英文) 2003年 利用广义投影矩阵,对求解无约束规划的三项记忆梯度算法中的参数给一条件,确定它们的取值范围,以保证得到目标函数的三项记忆梯度广义投影下降方向,建立了求解非线性等式和不等式约束优化问题的三项记忆梯度广义投影算法,并证明了算法的收敛性。同时给出了结合FR,PR,HS共轭梯度参数的三项记忆梯度广义投影算法:从而将经典的共轭梯度算法推广用于求解约束规划问题.数值例子表明算法是有效的。 孙清滢关键词:非线性等式约束 不等式约束 共轭梯度算法 结合Armijo步长搜索的一类新记忆梯度算法及其收敛特征 被引量:5 2003年 对于求解无约束规划的共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数 ,给定一个假设条件 ,确定它的一个取值范围 ,以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向 ,由此提出了一类新的记忆梯度算法。在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下 ,讨论了算法的全局收敛性 ,同时给出了结合FR、PR、HS共轭梯度算法的修正形式。数值实验表明 ,新算法比Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度法更稳定、更有效。 孙清滢 刘新海关键词:记忆梯度算法 收敛性 非线性规划 共轭梯度 一个求解线性不等式约束的非线性规划的广义梯度投影内点算法 被引量:5 1999年 基于内点算法思想,利用广义投影技术设计了求解带线性不等式约束和非负约束的非线性规划的广义梯度投影内点算法,并讨论了算法的收敛性质,数值例子表明算法是有效的. 孙清滢 常兆光 王清河关键词:非线性规划 广义梯度投影 三项记忆梯度法及其投影算法的收敛性分析(英文) 被引量:1 2007年 对于无约束优化问题,提出了一类新的三项记忆梯度算法.这类算法是在参数满足某些假设的条件下,确定它的取值范围,从而保证三项记忆梯度方向是使目标函数充分下降的方向.在非单调步长搜索下讨论了算法的全局收敛性.为了得到具有更好收敛性质的算法,结合Solodov and Svaiter(2000)中的部分技巧,提出了一种新的记忆梯度投影算法,并证明了该算法在函数伪凸的情况下具有整体收敛性. 李梅霞 刘茜 孙清滢关键词:运筹学 全局收敛性 解带非线性等式和不等式约束优化问题的超记忆梯度广义投影算法 被引量:2 2003年 利用广义投影技术 ,将求解无约束规划的超记忆梯度算法推广 ,建立了求解带非线性等式和不等式约束优化问题的一种超记忆梯度广义投影算法 ,并证明了算法的收敛性。该算法具有稳定、计算量小、所需收敛条件弱、收敛性强等特点 ,并改进了广义梯度投影算法的收敛速度。数值算例表明该算法是有效的。 孙清滢 张秀珍关键词:非线性等式 不等式 收敛性 非线性规划 求解凸集约束优化问题的共轭梯度的GLP投影算法 2002年 利用GLP投影技术 ,对凸约束的非线性规划问题构造了一个共轭梯度的GLP投影算法 ,在一维精确步长搜索下 ,给出了算法较强的全局收敛性结果 ,由于算法需要较小的存储量 ,特别适合于计算大规模的约束优化问题。该算法提高了梯度投影法的收敛速度。 孙清滢关键词:共轭梯度 收敛性 非线性规划 反对称矩阵特征值的反问题 1995年 提出了一个关于反对称矩阵特征值的反问题的求解方法,同时又对一类特殊对称矩阵的特征值反问题给出了解法。 贺成才 孙清滢关键词:矩阵 特征值 初始点任意的解非线性不等式约束优化问题的结合共轭梯度参数的超记忆梯度广义投影算法 被引量:4 2004年 本文利用广义投影矩阵,对求解无约束规划的超记忆梯度算法中的参数给出一种新的取值范围以保证得到目标函数的超记忆梯度广义投影下降方向,并与处理任意初始点的方法技巧结合建立求解非线性不等式约束优化问题的一个初始点任意的超记忆梯度广义投影算法,在较弱条件下证明了算法的收敛性,同时给出结合FR,PR,HS共轭梯度参数的超记忆梯度广义投影算法,从而将经典的共轭梯度法推广用于求解约束规划问题,数值例子表明算法是有效的。 孙清滢关键词:弱条件 超记忆梯度算法 非线性