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一种新的无约束优化的混合杂交共轭梯度法
A New Hybrid Conjugate Gradient Method for Unconstrained Optimization
【摘要】 针对无约束优化问题,提出一种新的混合杂交共轭梯度法,该方法在不采用Wolfe搜索的条件下,保证了算法的全局收敛性,并在每次迭代过程中,均可得到初始的自适应步长和充分下降方向.数值结果表明,该算法可行、有效.
【Abstract】 We proposed a new hybrid conjugate gradient method.It does not need to use Wolfe line search to guarantee the global convergence.An initial self-adaptive step size and sufficient descents are obtained to the function at each iteration.Numerical results show that the method is feasible and effective.
【关键词】 共轭梯度法;
全局收敛;
无约束优化;
【Key words】 conjugate gradient method; global convergence; unconstrained optimization;
【Key words】 conjugate gradient method; global convergence; unconstrained optimization;
【基金】 国家自然科学基金(批准号:10861005);吉林省自然科学基金(批准号:201115136)
- 【文献出处】 吉林大学学报(理学版) ,Journal of Jilin University(Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2012年03期
- 【分类号】O224
- 【被引频次】5
- 【下载频次】95