检索结果-内蒙古大学图书馆

作者： Mme. Sandra Astete-Morales UNIVERSITE PARIS SUD

学位级别：博士

This thesis shows several contributions to the convergence analysis for noisy optimization algorithms. We analyze the convergence rates for two algorithms of different type. One of the type linesearch and the other of the type Randomized Search Heuristics. We prove that the algorithm using an approximation of the Hessian matrix can reach the same rates as other optimal algorithms, when the parameters are well adjusted. Also, we analyze the convergence order for Evolution Stra- tegies for noisy optimization, using reevaluation. We obtain theoretical an empirical results for log- log convergence. We also prove a lower bound for the convergence rate of Evolution Strategies. We extend the work to the application of similar reeva- luation schemes to a discrete case presenting noisy perturbations in the objective function. Finally, we analyze the measure of performance itself by com- paring two quality indicator over different algo- rithms. We prove that the use of an inadequate indicator can lead to misleading results when com- paring several noisy optimization algorithms.

关键词： optimization Noisy optimization Algorithm Analysis convergence of optimization algorithms

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CONJUGATE GRADIENT VERSUS STEEPEST DESCENT

引用

JOURNAL OF optimization THEORY AND APPLICATIONS 1976年第1期20卷 129-134页

作者： ALLWRIGHT, JC UNIV LONDON IMPERIAL COLL SCI & TECHNOLDEPT COMP & CONTROLLONDON SW7 2AZENGLAND

It is known that the conjugate-gradient algorithm is at least as good as the steepest-descent algorithm for minimizing quadratic functions. It is shown here that the conjugate-gradient algorithm is actually superior to the steepest-descent algorithm in that, in the generic case, at each iteration it yields a lower cost than does the steepest-descent algorithm, when both start at the same point.

关键词： convergence of optimization algorithms steepest-descent methods conjugate-gradient methods

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