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J-GLOBAL ID:201802274254968207   整理番号:18A0184624

制約なし最適化における十分降下特性を用いた無記憶対称ランク1方式

A MEMORYLESS SYMMETRIC RANK-ONE METHOD WITH SUFFICIENT DESCENT PROPERTY FOR UNCONSTRAINED OPTIMIZATION
著者 (3件):
資料名:
巻: 61  号:ページ: 53-70(J-STAGE)  発行年: 2018年 
JST資料番号: G0402A  ISSN: 0453-4514  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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擬似Newton法は制約なし最適化問題の解決に広く利用される。しかし,行列用の記憶容量を必要とするため,擬似Newton法を大規模制約なし最適化問題に直接適用するのは難しい。この困難を克服すべく,無記憶擬似Newton法を提案した。Shanno(1978)は無記憶BFGS方式を導出した。近年,複数の研究者らは対称ランク1方式に基づく無記憶擬似Newton法を研究した。しかし,現存の無記憶対称ランク1方式は必ずしも十分降下条件を充足しない。本論文では,スペクトルスケーリング下降条件に基づく対称ランク1方式に焦点を当て,その方式に基づく無記憶擬似Newton法を導出した。さらに,その方式は常に十分降下条件を満たし,一般目的関数において全域収束することを示した。最後に,予備数値結果を示した。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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数理計画法 
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