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A Stochastic Approximation Frame Algorithm with Adaptive Directions

简介：Stochasticapproximationproblemistofindsomerootorextremumofanon-linearfunctionforwhichonlynoisymeasurementsofthefunctionareavailable.TheclassicalalgorithmforstochasticapproximationproblemistheRobbins-Monro(RM)algorithm,whichusesthenoisyevaluationofthenegativegradientdirectionastheiterativedirection.InordertoacceleratetheRMalgorithm,thispapergivesaflamealgorithmusingadaptiveiterativedirections.Ateachiteration,thenewalgorithmgoestowardseitherthenoisyevaluationofthenegativegradientdirectionorsomeotherdirectionsundersomeswitchcriterions.Twofeasiblechoicesofthecriterionsarepro-posedandtwocorrespondingflamealgorithmsareformed.Differentchoicesofthedirectionsunderthesamegivenswitchcriterionintheflamecanalsoformdifferentalgorithms.Wealsoproposedthesimultanousperturbationdifferenceformsforthetwoflamealgorithms.Thealmostsurelyconvergenceofthenewalgorithmsareallestablished.Thenumericalexperimentsshowthatthenewalgorithmsarepromising.
标签：随机逼近共轭梯度自适应方向极值

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