解无约束优化问题的锥模型拟牛顿信赖域算法

资 源 简 介

解无约束优化问题的锥模型拟牛顿信赖域算法。不同与传统的二次模型方法。

详 情 说 明

在本文中，我们将探讨一种解决无约束优化问题的锥模型拟牛顿信赖域算法。相比于传统的二次模型方法，这种算法能够更好地处理一些非线性问题，例如在大规模数据集上的优化问题。该算法的主要优势在于使用锥模型来建立模型，从而避免了二次模型方法中可能出现的病态问题。此外，该算法还能够自适应地调整参数，以更好地适应不同的数据集和问题场景。总之，这种锥模型拟牛顿信赖域算法是一个非常有前途的研究方向，值得在未来进一步探索和研究。