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【中文期刊】 Oguz Emrah Turgut Mert Sinan Turgut 等 《仿生工程学报（英文版）》 2024年21卷1期 486-526页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 This research study aims to enhance the optimization performance of a newly emerged Aquila Optimization algorithm by inc...
【关键词】 Aquila optimization algorithm；Chaotic maps；Parameter estimation；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Jeffrey O.Agushaka Absalom E.Ezugwu 等 《仿生工程学报（英文版）》 2023年20卷3期 1263-1295页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 This paper proposes a modified version of the Dwarf Mongoose Optimization Algorithm(IDMO)for constrained engineering des...
【关键词】 Improved dwarf mongoose；Nature-inspired algorithms；Constrained optimization；
- 概要：
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【中文期刊】 高子雯 杨月婷 《北华大学学报（自然科学版）》 2024年25卷3期 281-289页ISTICCA
【摘要】 考虑无约束优化问题,在不同维数的空间上获得具有充分下降性的搜索方向,进而提出一个新的混合共轭梯度方法,在梯度Lipschitz连续条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验表明,该算法具有一定竞争力,将该方法应用于求解Markowitz投资组...
- 概要：
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【中文期刊】 李文钰 路云龙 《北华大学学报（自然科学版）》 2016年17卷1期 4-8页ISTICCA
【摘要】 提出一类混合参数共轭梯度法,在步长满足Wolfe线搜索的条件下,算法产生的搜索方向是下降方向.在适当的条件下,算法是全局收敛的.
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曹学光 李灿 《云南师范大学学报（自然科学版）》 2017年37卷3期 20-25页
【摘要】 在Dai-Liao共轭梯度法的基础上,提出了一种修正的共轭梯度法,该算法在强Wolfe线性搜索和精确线性搜索下具有充分下降性.同时,在确定步长的过程中,如果出现某个步长很小,则该算法的搜索方向会自动的接近当前迭代点的负梯度方向.
【关键词】 无约束优化问题；共轭梯度法；强Wolfe线性搜索；
- 概要：
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【中文期刊】 程李晴 《新乡学院学报（自然科学版）》 2009年26卷2期 1-2页
【摘要】 研究了一种非单调Armijo型线搜索,发现了此线搜索的一些新的性质,并利用这些新性质证明了此线搜索Liu-Storey(LS)共轭梯度法不仅是全局收敛的,而且是强收敛的.
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 《中国科学A辑（英文版）》 2005年48卷8期 1046-1064页
【摘要】 In this paper, we study the efficiency issue of inexact Newton-type methods for smooth unconstrained optimization proble...
【关键词】 unconstrained optimization；Newton's method；preconditioned conjugate gradient method；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李文钰 《北华大学学报（自然科学版）》 2014年6期 715-718页ISTICCA
【摘要】 提出一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法，信赖域半径更新准则采用由L-函数给出的一类自适应更新准则，当前迭代点处的目标函数的二阶海森矩阵用某种拟牛顿型公式近似。在一定假设的条件下，算法具有传统信赖域算法的全局收敛性质。数值实验表明，...
- 概要：
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【外文期刊】 Dehmiry, Alireza Hosseini ; 《Microbiology and molecular biology reviews》 2020年84卷2期 781-793页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Sit, A. ; Wu, Z. ; 《Bulletin of Mathematical Biology: An International Journal》 2011年73卷12期 2809-2836页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Biomolecular modeling;Constrained and unconstrained optimization;Linear and nonlinear systems of equations;
- 概要：
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