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Newton-PCG算法的优化软件及其数值经验

赵立乔

  本文完成了求解无约束优化问题N-PCG算法与N-PCGⅡ算法的FORTRAN优化软件,介绍了软件的使用方法,并进行数值试验,比较N-PCG算法、N-PCGⅡ算法与其它一些无约束优化算法的效率,对结果进行分析;最后,为了让此算法的使用得以推广,用Visual Basic实现了面向对象的可视化程序。N-PCG算法与N-PCGⅡ算法的FORTRAN优化软件是在无约束优化软件UNCMIN(Unconstrained minimization)的基础上,根据N-PCG、N-PCGⅡ算法的特点加以改进完成的,程序的各部分采用模块化结构,此结构易于理解、调试,并且重复利用性强。此软件综合了多种无约束优化方法,可以通过为参数设置不同的值来选择不同的解题方法。最后对此软件的性能进行测试,通过对大量实验函数的计算,分析得出:对于大中型问题来说,在维数相同的情况下,N-PCG算法与N-PCGⅡ算法计算量比牛顿法少,并且随着维数的增大,效率越来越高。以上FORTRAN优化软件适于科研人员利用其中的模块为其它算法编写软件并进行数值实验;而用Visual Basic开发的可视化程序便于普通用户解决自己的实际问题。……   
[关键词]:无约束优化;模块结构;优化软件
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:中国农业大学2000年