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英文文摘
第一章 绪 论
§1.1引言
§1.2界约束优化问题的应用背景
§1.3几种有效集识别策略
§1.3.1投影梯度法
§1.3.2有效集识别函数
§1.3.3逐次线性规划-等式约束二次规划(SLP-EQP)
§1.4滤子技术
§1.4.1滤子技术
§1.4.2多维滤子技术
§1.5本文主要工作概述
第二章 求解界约束优化问题的近似有效集拟牛顿算法
§2.1引言
§2.2乘子与目标函数梯度的关系
§2.3算法及全局收敛性分析
§2.4数值试验
第三章 求解界约束优化问题的精确有效集牛顿算法
§3.1引言
§3.2精确有效集牛顿算法
§3.2.1搜索方向的确定
§3.2.2算法框架
§3.3算法的全局收敛性
§3.4算法的超线性收敛性
§3.5数值试验
第四章 基于精确有效集识别函数策略的投影梯度法
§4.1 引言
§4.2算法框架
§4.2.1搜索方向的确定
54.2.2投影线搜索
§4.2.3算法框架
§4.3算法的全局收敛性分析
§4.4数值试验
§4.5总结
第五章 求解无约束优化问题的多维滤子信赖域修正算法
§5.1引言
§5.2几个重要定义和多维滤子信赖域算法
§5.3多维滤子牛顿折线法
§5.4多维滤子信赖域修正算法及全局收敛性分析
§5.5数值结论
第六章 求解界约束优化问题的有效集多维滤子拟牛顿信赖域算法
§6.1引言
§6.2基本的拟牛顿信赖域方法
§6.2.1临界尺度
§6.2.2广义柯西点
§6.2.3试探步的确定
§6.3有效集多维滤子信赖域算法及全局收敛性分析
§6.4数值结论
§6.5总结
第七章 总结与展望
§7.1总结
§7.2展望
§7.2.1有效集识别技术与SVM
§7.2.2多维滤子信赖域方法的并行化
参考文献
攻读博士学位期间发表和完成的主要学术论文
致谢