摘要
无约束优化问题是优化领域中的重要研究方向之一，其应用涵盖机器学习、工程设计、经济管理等众多领域。
自适应信赖域方法作为求解无约束优化问题的一种有效方法，近年来受到广泛关注。
本文将对自适应信赖域方法的研究进行综述。
首先，本文将介绍无约束优化问题和信赖域方法的基本概念，并阐述自适应信赖域方法的优势。
其次，本文将回顾自适应信赖域方法的研究历史和现状，重点介绍不同学者提出的改进策略，包括信赖域半径的自适应调整方法、步长选择策略等。
然后，本文将分析自适应信赖域方法的算法设计和实现，并讨论其收敛性、计算复杂度等关键问题。
最后，本文将对自适应信赖域方法的未来研究方向进行展望，指出该方法在解决实际问题中面临的挑战和机遇。
关键词：无约束优化；信赖域方法；自适应；算法设计；收敛性
无约束优化问题是指在没有任何约束条件的情况下，寻找目标函数最小值的问题。
这类问题在实际应用中十分常见，例如，在机器学习中，训练模型的目标就是找到损失函数的最小值，而在工程设计中，优化结构参数的目标也是找到性能指标的最优值。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
