本文针对无约束优化问题提出了一个基于分式模型的非单调自适应信赖域的算法。首先用折线法求解子问题,之后算法结合非单调线搜索技术得到步长,产生下一个迭代点,提高算法的收敛速度;并引入自适应半径,避免传统信赖域半径更新的局限性...展开更多 本文针对无约束优化问题提出了一个基于分式模型的非单调自适应信赖域的算法。首先用折线法求解子问题,之后算法结合非单调线搜索技术得到步长,产生下一个迭代点,提高算法的收敛速度;并引入自适应半径,避免传统信赖域半径更新的局限性。在一定的假设条件下,证明了该算法具有全局收敛性,数值实验证明了非单调自适应分式模型信赖域算法是有效的并且优于...