ISSN:
1436-5057
Source:
Springer Online Journal Archives 1860-2000
Topics:
Computer Science
Description / Table of Contents:
Zusammenfassung Es wird ein Verfahren beschrieben, das nichtlineare Optimierungsprobleme mit linearen Nebenbedingungen löst, ohne daß Ableitungen der Zielfunktion berechnet werden müssen. Der Algorithmus verwendet das Konzept der aktiven Nebenbedingungen und vermeidet die Berechnung von Ableitungen, indem modifizierte Gradienten und Hessesche Matrizen mit Hilfe von Funktionswertdifferenzen approximiert werden. Diese Approximationen werden so berechnet, daß man dieselben Konvergenzergebnisse erhält wie für jede Quasi-Newton-Methode.
Notes:
Abstract In this paper a method is described for solving linearly constrained nonlinear programming problems without evaluating any derivatives of the objective function. The algorithm uses the concept of active constraints and avoids the calculation of derivatives by approximating modified gradients and Hessian matrices by the aid of differences of function values. These approximations are calculated in such a way that the same convergence results are obtained as for any Quasi-Newton method.
Type of Medium:
Electronic Resource
URL:
http://dx.doi.org/10.1007/BF02253133
