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一个在Armijio线搜索下全局收敛的改进共轭梯度法

吴素花

湖北民族学院学报(自然科学版)2016,Vol.34Issue(4):394-397,4.
湖北民族学院学报(自然科学版)2016,Vol.34Issue(4):394-397,4.DOI:10.13501/j.cnki.42-1569/n.2016.12.008

一个在Armijio线搜索下全局收敛的改进共轭梯度法

An Improved Conjugate Gradient Method with Global Convergence Property Under the Armijio Line Search

吴素花1

作者信息

  • 1. 重庆师范大学 数学科学学院,重庆401331
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摘要

Abstract

Conjugate gradient methods are a class of important methods for solving large-scale uncon-strained optimization problems.In this paper,we present a modified conjugate gradient method based on the conjugate gradient parameter of Liu et al..The new method has sufficient descent property independent of any line search. We establish the convergence results of the algorithms under the Armijio line search conditions.

关键词

无约束优化问题/共轭梯度法/Armijio线搜索/充分下降性/全局收敛性

Key words

unconstrained optimization/conjugate gradient method/Armijio line search/suffcient descent property/global convergence

分类

数理科学

引用本文复制引用

吴素花..一个在Armijio线搜索下全局收敛的改进共轭梯度法[J].湖北民族学院学报(自然科学版),2016,34(4):394-397,4.

湖北民族学院学报(自然科学版)

2096-7594

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