一种新的非线性共轭梯度方法及其收敛性OA北大核心CSCDCSTPCD
A NEW NONLINEAR CONJUGATE GRADIENT METHOD AND ITS GLOBAL CONVERGENCE
本文研究了一种新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度方法,其能够在广义Wolfe线搜索下保证充分下降条件:gTκdκ≤-(1-σ)||gκ||2,并且具有全局收敛性,改进了传统CD方法(Fletcher,1987,[1])的缺陷.最后,通过与著名的CD方法(Fletcher,1987,[1])和PRP方法(Polak,Ribire,[2],Polak[3],1969)比较,结果显示新方法具有一定的研究意义.
刘金魁
重庆三峡学院数学与统计学院,重庆 万州404100
数理科学
无约束最优化共轭梯度法广义Wolfe线搜索全局收敛性
unconstrained optimizationconjugate gradient methodgeneral Wolfe line searchglobal convergence
《数学杂志》 2013 (6)
1036-1042,7
Supported by Nature Science Foundation of Chongqing Education Committee (KJ121112) and National Natural Science Foundation for Young Scholars (11201510).
评论