MSS：用于大规模优化的L-BFGS信任域子问题的MATLAB软件
数值分析
2013-07-17 v2 最优化与控制
摘要
介绍了More-Sorensen顺序（MSS）方法的MATLAB实现。MSS方法计算由有限记忆BFGS矩阵定义的二次函数在二范数信任域约束下的极小值。该求解器是More-Sorensen直接方法在L-BFGS设定下针对大规模优化的改编。MSS方法利用了最近提出的用于求解大型移位BFGS方程组的稳定快速直接方法[13,12]，并且能够计算任意用户定义精度的解。该MATLAB实现是一种用于大规模优化的无矩阵迭代方法。在CUTEr[3,16]上的数值实验表明，与Steihaug-Toint方法相比，使用MSS方法作为信任域子问题求解器可以显著减少信任域方法所需的函数和梯度评估次数。
引用
@article{arxiv.1212.1525,
title = {MSS: MATLAB Software for L-BFGS Trust-Region Subproblems for Large-Scale Optimization},
author = {Jennifer B. Erway and Roummel F. Marcia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.1525},
year = {2013}
}