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1)  BFGS operator
BFGS算子
1.
BFGS operator is presented to improve the searching speed and the local searching capability of genetic algorithm.
利用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题,将BFGS法引入遗传算法,提出了BFGS算子,以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力。
2)  BFGS algorithm
BFGS算法
1.
Application of BP network based on BFGS algorithm in BTP prediction;
基于BFGS算法的BP网络在烧结终点预报中的应用
2.
BFGS algorithm is one of the most effective methods in solving the non-constrained optimization problems.
BFGS算法是解无约束优化问题的公认的最有效的算法之一。
3.
The advantages and disadvantages of BFGS algorithm and simulated annealing algorithm were studied and considering BFGS s good local searching ability and simulated annealing algorithm global searching ability,a mixed BFGS-SA algorithm was proposed in the paper.
通过研究BFGS算法和模拟退火算法的优缺点,鉴于BFGS的良好的局部搜索能力以及模拟退火法的全局搜索能力,提出了一个BFGS-SA的混合算法。
3)  BFGS method
BFGS算法
1.
This paper,based on BFGS method,presents an artificial neural network model for unconstrained optimization problems,and some stability properties of the neural network are discussed.
提出了一种基于BFGS算法的求解无约束优化问题的人工神经网络模型,并对该模型的稳定性作了理论分析。
2.
In this paper,we present a modified BFGS method,which satisfies the quasi-Newton funtion proposed by Wei~(11).
根据一类基于新拟牛顿方程Bk+1sk=yk*的修改BFGS类算法,采用广义W olfe线搜索模型(GW搜索模型):f(xk+1)≤f(xk)+δkαgTkdk和g(xk+1)Tdk≥m ax{,σ1-(kα‖dk‖)p}gTkdk,其中0<δ≤σ<1,p∈(-∞,1),得到一类修正的BFGS算法(M BFGS),证明了M BFGS算法的全局收敛性和超线性收敛性。
3.
In this thesis, we first propose a modified limited memory BFGS method for solving non-convex minimization problem, then we give a compact limited memory BFGS method for convex optimization.
第二章,在Li和Fukushima提出的求解非凸极小化问题的修正BFGS算法的基础上,提出一种求解非凸极小化问题的修正有限记忆BFGS方法(M-LBFGS),并证明该算法在求解大规模非凸极小化问题时具有全局收敛性。
4)  GN-BFGS algorithm
GN-BFGS算法
5)  BFGS-SQP algorithm
BFGS-SQP算法
1.
A BFGS-SQP algorithm with WOLFE line search;
采用WOLFE搜索的BFGS-SQP算法
2.
[1] presented a BFGS-SQP algorithm for LC1 optimization.
给出了一个用于解决 LC1线性约束优化问题的 BFGS-SQP算法 ,这个算法是用 Armijo线性原则来求步长的 。
3.
Chen presented a BFGS-SQP algorithm for LC1 optimization.
Chen 给出了一个用于解决LC1线性约束优化问题的BFGS-SQP算法, 这个算法是用Armijo线性原则来求步长的。
6)  L BFGS method
L-BFGS算法
补充资料:凹算子与凸算子


凹算子与凸算子
concave and convex operators

凹算子与凸算子「阴~皿d阴vex.耳阳.勿韶;.留叮.肠疽“‘.小啊j阅雌口叹甲司 半序空间中的非线性算子,类似于一个实变量的凹函数与凸函数. 一个Banach空间中的在某个锥K上是正的非线性算子A,称为凹的(concave)(更确切地,在K上u。凹的),如果 l)对任何的非零元x任K,下面的不等式成立: a(x)u。(Ax续斑x)u。,这里u。是K的某个固定的非零元,以x)与口(x)是正的纯量函数; 2)对每个使得 at(x)u。续x《月1(x)u。,al,月l>0,成立的x‘K,下面的关系成立二 A(tx))(l+,(x,t))tA(x),00. 类似地,一个算子A称为今单(~ex)(更确切地,在K上“。凸的),如果条件l)与2)满足,但不等式(*)用反向不等号代替,并且函数粉(x,t)<0. 一个典型的例子是yP‘KOH积分算子 通rx‘t、1二f天(t.:,x(s))山, G它的凹性与凸性分别由纯量函数介(t,s,。)关于变量u的凹性与凸性所确定.一个算子的凹性意味着它仅仅包含“弱”的非线性—随着锥中的元素的范数增加,算子的值“慢慢地”增加.一般说来,一个算子的凸性意味着,它包含“强”的非线性.由于这个理由,包含凹算子的方程在许多方面不同于包含凸算子的方程;前者的性质类似于相应的纯量方程,而不同于后者,后者关于正解的唯一性定理是不成立的.
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条