节点文献
一个新的带误差项的记忆梯度算法
A New Memory Gradient Method with Errors
【摘要】 对无约束规划问题,本文提出了结合Armijo步长搜索规则的一类带误差项的记忆梯度求解算法,并在目标函数的梯度一致连续的条件下,证明了算法的全局收敛性。同时给出带误差项的结合拟-Newton方程的记忆梯度算法。数值例子表明算法是有效的。
【Abstract】 We consider the convergence properties of a new memory gradient method with errors and Armijo step size rule for unconstrained optimization problem,under the assumption that the gradient of the function is uniformly continuous.Combining the quasi-Newton equation with our new method, quasi-Newton method with errors is modified to achieve the global convergence property.Numerical results show that the new algorithms are efficient.
【关键词】 无约束最优化;
记忆梯度法;
广义Armijo步长搜索规则;
收敛;
【Key words】 unconstrained optimization; memory gradient method; Armijo step size rule; convergence;
【Key words】 unconstrained optimization; memory gradient method; Armijo step size rule; convergence;
【基金】 国家自然科学基金(10571106).
- 【文献出处】 工程数学学报 ,Chinese Journal of Engineering Mathematics , 编辑部邮箱 ,2007年05期
- 【分类号】O221.2
- 【被引频次】5
- 【下载频次】86