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无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法的中期报告.docx

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上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法的中期报告本篇中期报告介绍了无导数优化中自校正几何的楔形信赖域方法的研究进展。该方法旨在处理无法获得导数信息的问题,如黑盒函数最小化,非线性约束优化等。方法的基本思想是通过维护信赖域来探索可行域,同时采用自校正策略来保证算法的可靠性。具体而言,本方法采用楔形区域来定义信赖域,并在每次迭代中计算一个表示当前解质量的函数值。基于这个函数值的变化以及预测模型,自适应调整信赖域的大小。在本阶段的研究中,我们主要完成了以下工作:。我们使用约束最小化问题作为例子来说明方法的基本思想和流程,进一步讨论如何扩展到其他问题。。我们使用Python语言和NumPy库来实现算法原型,并使用CUTEst测试问题集来验证算法的有效性。。我们测试了算法在多个测试问题上的性能,包括无约束问题、线性约束问题和非线性约束问题。实验结果表明,该方法在所有测试问题上都能找到较优的解,并且比其他无导数优化方法更加稳定和高效。在接下来的研究中,我们计划继续改进该方法,包括:。当前的楔形区域主要是基于对称性的,并不能很好地适应各种情况。因此,我们计划研究更加通用的楔形区域设计方法。。当前使用的自校正策略虽然有效,但仍有改进的余地。例如,我们可以尝试使用机器学****技术来预测函数值的变化趋势,进行更加准确的信赖域调整。。虽然本方法已经能够处理约束最小化问题,但对于更加复杂的问题,如全局优化,多目标优化等,仍有一定的挑战。我们计划研究相关技术,以扩展到更加广泛的问题领域。

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