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求解无约束优化的一个新的下降共轭梯度法
A New Descent Conjugate Gradient Method for Unconstrained Optimization
【摘要】 基于Dai-Yuan共轭梯度法,本文给出了求解无约束优化的一个非线性共轭梯度法.对任意的线性搜索,该方法满足充分下降条件gTkdk≤-(1-1/4μ)‖gk‖2,μ>1/4;而且,对一般的非线性函数,不需限制的下限值,用Wolf线搜索具有全局收敛性.
【Abstract】 In this paper,based on the Dai-Yuan conjugate gradient method,a new nonlinear conjugate gradient method is proposed for the unconstrained optimization.For any line search,our scheme satisfies the sufficient descent condition. gTkdk≤-(1-1/4μ)‖gk‖2,μ>1/4.Moreover,a global convergence resulted from general nonlinear function is established when the standard Wolf line search is used under some suitable conditions without restricting the lower value of βNk.
【关键词】 无约束优化;
共轭梯度法;
Wolf条件;
全局收敛性;
【Key words】 unconstrained optimization; conjugate gradient method; Wolf condition,global convergence;
【Key words】 unconstrained optimization; conjugate gradient method; Wolf condition,global convergence;
【基金】 湖南省教育厅课题(09C565)
- 【文献出处】 邵阳学院学报(自然科学版) ,Journal of Shaoyang University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2010年04期
- 【分类号】O224
- 【被引频次】1
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