Projets par an
Résumé
This paper presents two new trust-region methods for
solving nonlinear optimization problems over convex
feasible domains. These methods are distinguished by the
fact that they do not enforce strict monotonicity of the
objective function values at successive iterates. The
algorithms are proved to be convergent to critical points
of the problem from any starting point. Extensive numerical
experiments show that this approach is competitive with the
LANCELOT package.
langue originale | Anglais |
---|---|
Pages (de - à) | 69-94 |
Nombre de pages | 26 |
journal | Mathematical Programming |
Volume | 77 |
Numéro de publication | 1 |
Etat de la publication | Publié - 1998 |
Empreinte digitale
Examiner les sujets de recherche de « A non-monotone trust-region algorithm for nonlinear optimization subject to convex constraints ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.-
ADALGOPT: ADALGOPT - Algorithmes avancés en optimisation non-linéaire
1/01/87 → …
Projet: Axe de recherche
-
LANCELOT: LANCELOT, un logiciel pour l'optimisation non linéaire de grande taille
TOINT, P., Sartenaer, A., Gould, N. I. M. & Conn, A.
1/09/87 → 1/09/00
Projet: Recherche