一种基于正则化模型的Dai-Liao共轭梯度法OA北大核心CSTPCD
给出一种基于正则化模型的Dai-Liao共轭梯度法.首先,通过极小化3次正则化模型,得到新的Dai-Liao参数t,并在此基础上根据函数在迭代点附近的性质,产生一个自适应的Dai-Liao参数;其次,结合改进的Wolfe线搜索,提出一种基于正则化模型的Dai-Liao共轭梯度法;最后,证明该算法的搜索方向满足充分下降性,并在一般假设下建立该算法的全局收敛性.数值结果表明该算法有效.
倪艳;刘泽显;陈炫睿;
贵州大学数学与统计学院,贵阳550025
数学
共轭梯度法正则化模型Dai-Liao共轭参数充分下降性全局收敛性
《吉林大学学报（理学版）》 2024 (003)
P.529-537 / 9
国家自然科学基金(批准号:12261029);贵州省自然科学基金一般项目(批准号:黔科合基础-ZK[2022]一般084).
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