An extension of the quasi-Newton method for minimizing locally Lipschitz functions

سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 216

فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJNAO-9-2_007

تاریخ نمایه سازی: 17 فروردین 1400

چکیده مقاله:

We present a method to minimize locally Lipschitz functions. At first, a local quadratic model is developed to approximate a locally Lipschitz function. This model is constructed by using the ϵ-subdifferential. We minimize this local model and compute a search direction. It is shown that this direction is descent. We generalize the Wolfe conditions for finding an adequate step length along this direction. Next, the method is equipped with a quasi Newton approach to update the local model and its globally convergence is proposed. Finally, the proposed algorithm is implemented in MATLAB environment on some standard nonsmooth optimization test problems and compared with some algorithms in the literature.

نویسندگان

Z. Akbari

University of Mazandaran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • References ...
  • N. Z. Shor. Minimization Methods for Non-dierentiable Functions. Springer-Verlag, Berlin, ...
  • A. Frangioni. Generalized bundle methods. SIAM Journal on Optimization, 13:117-156, ...
  • M. M. Makela. Survey of bundle methods for nonsmooth optimization. ...
  • J-B. Hiriart-Urruty and C. Lemarechal. Convex Analysis and Minimization Algorithms ...
  • H. Schramm and J. Zowe. A version of the bundle ...
  • E. Polak and J.O. Royset. Algorithms for finite and semi-infinite ...
  • A. M. Bagirov. Continuous subdifferential approximations and their applications. Journal ...
  • L. Luksan and J. Vlcek. A bundle-newton method for nonsmooth ...
  • L. Luksan and J. Vlcek. Globally convergent variable metric method ...
  • A. S. Lewis and M. L. Overton. Nonsmooth optimization via ...
  • J.V. Burke, A.S. Lewis, and M.L. Overton. A robust gradient ...
  • K. C. Kiwiel. Convergence of the gradient sampling algorithm for ...
  • N. Karmitsa and A.M. Bagirov. Limited memory discrete gradient bundle ...
  • L. Qi and J. Sun. A trust region algorithm for ...
  • Z. Akbari, R. Yousefpour, and M. Reza Peyghami. A new ...
  • J. Nocedal and S.J. Wright. Numerical Optimization. Springer, 1999. ...
  • Shih-Ping Han, Jong-Shi Pang, and Narayan Rangaraj. Globally convergent newton ...
  • A. M. Bagirov, N. Karmitsa, and M. M. Makella. Introduction ...
  • N. Mahdavi-Amiri and R. Yousefpour. An effective nonsmooth optimization algorithm ...
  • M.M. Makella and P. Neittaanmaki. Nonsmooth Optimization: Theory and Algorithms ...
  • R. Yousefpour. Combination of steepest descent and bfgs methods for ...
  • Z. Akbari and R. Yousefpour. A trust region method for ...
  • N. Haarala, K. Miettinen, and M.M. Makella. Globally convergent limited ...
  • L. Luksan, M. Tuma, M. Siska, J. Vlcek, and N. ...
  • E.D. Dolan and J.J. More. Benchmarking optimization software with performance ...
  • L. Luksan and J. Vlcek. Globally convergent variable metric method ...
  • نمایش کامل مراجع