Новые неявные многошаговые квазиньютоновские методы

Многошаговые квазиньютоновские методы оптимизации используют данные более чем одного предыдущего шага для построения текущей аппроксимации гессиана. Эти методы были введены Фордом и Мограби в [3, 4], где показано, как строить такие методы с помощью интерполирующих кривых. Для получения лучшей параметеризации этой интерполяции Форд [2] развил идею “неявных” методов. В |данной статье описывается получение неявных формул пересчета, подобных методам 14 и 15, разработанным в [7]. Экспериментальные результаты, представленные здесь, показывают, что характеристики обоих новых методов лучше, чем характеристики существующих методов, в особенности при увеличении размерности тестовой задачи.