一类Dogleg路径信赖域方法

摘要

本文提出一类折线搜索的信赖域方法,用于解无约束最优化问题.这些方法通过对一般对称矩阵的Bunch-Parlett分解来产生搜索路径.我们证明在一些较弱的条件下,算法是整体收敛的;对一致凸函数,是二次收敛的;并且在由算法得到的点列的任意聚点上,连续可微的目标函数的Hesse阵都是正定或半正定的.一些数值结果表明这种新的方法是非常有效的.