注在算法6.1中一组推荐的参数值为 m1=0.05,2=0.75,T1=0.5,2=2.0,△0=1或△0= 在实际计算中可以对上述参数进行调整,以达到最佳计算效果 由于子问题(6.2)的可行域是有界闭集,因此算法6.1中步2的d4 存在,即子问题(6.2)是可解的.下面的定理说明xk不是问题(6.1)的 稳定点,则预估下降量△qk>0.因此算法是适定的 定理6.1设d是子问题(6.2)的解.若9纵=Vf(xk)卡0,则 △qk=qk(0)-qk(d)>0. 证易知0是子问题(6.2)的可行点,因此q(d)≤q张(0),即 △qk≥0.下面只需证明△qk卡0.如若不然,△qk=q(0)-qk(d)=0, 则q(d)=q(0).故0是子问题(6.2)的最优解.但0是可行域的内 点,故有7q(O)=0,即Vf(xk)=0,这与定理的假设矛盾.证毕. Back Close
6/28 JJ II J I Back Close 5 3é{ 6.1 •ò|ÌÎÍäè η1 = 0.05, η2 = 0.75, τ1 = 0.5, τ2 = 2.0, ∆0 = 1 ½ ∆0 = 1 10 kg(x0)k. 3¢SOé•å±È˛„ÎÍ?1N, ±àÅZOéJ. dufØK (6.2) å1ç¥k.48, œdé{ 6.1 •⁄ 2 dk 3, =fØK (6.2) ¥å). e°½n`² xk ÿ¥ØK (6.1) ½:, K˝e¸˛ ∆qk > 0. œdé{¥·½. ½n 6.1 dk ¥fØK (6.2) ). e gk = ∇f(xk) 6= 0, K ∆qk = qk(0) − qk(dk) > 0. y ¥ 0 ¥fØK (6.2) å1:, œd qk(dk) ≤ qk(0), = ∆qk ≥ 0. e°êIy² ∆qk 6= 0. Xeÿ, ∆qk = qk(0) − qk(dk) = 0, K qk(dk) = qk(0). 0 ¥fØK (6.2) Å`). 0 ¥å1çS :, k ∇qk(0) = 0, = ∇f(xk) = 0, ˘Ü½nbgÒ. y.
利用上述定理可以证明由算法6.1产生的序列{f(xk)}是单调非 增的.我们有 推论6.1设{xk}是由算法6.1产生的迭代序列,则序列{f(x)} 是单调非增的, 证由算法结构可知,对任意k≥0,若Tk≤1,则xk+1=xk,此 时有f(xk+1)=f(xk).若rk>1,由定理6.1以及Tk的定义可知 f(xk)-f(k+1)=f(xk)-f(ck +dk)=TkAqk>0, 即f(xk+1)<f(xk).证毕 §6.2信赖域方法的收敛性 为了分析信赖域方法的收敛性,我们首先在迭代点x处,引入所 Back Close
7/28 JJ II J I Back Close |^˛„½nå±y²dé{ 6.1 )S {f(xk)} ¥¸Nö O. ·Çk Ìÿ 6.1 {xk} ¥dé{ 6.1 )SìS, KS {f(xk)} ¥¸NöO. y dé{(å, È?ø k ≥ 0, e rk ≤ η1, K xk+1 := xk, d ûk f(xk+1) = f(xk). e rk > η1, d½n 6.1 ±9 rk ½¬å f(xk) − f(xk+1) = f(xk) − f(xk + dk) = rk∆qk > 0, = f(xk+1) < f(xk). y. §6.2 &6çê{¬Ò5 è ©¤&6çê{¬Ò5, ·Çƒk3Sì: xk ?, ⁄\§