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广义拟牛顿算法对一般目标函数的收敛性

Global Convergence of the Generalized Quasi-Newton Algorithm for General Objective Functions

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【作者】 陈兰平王丽伟

【Author】 CHEN Lan ping,WANG Li wei (Department of Mathematics,Captital Normal University,Beijing 100037,China)

【机构】 首都师范大学数学系首都师范大学数学系 北京100037北京100037

【摘要】 本文证明了求解无约束最优化的广义拟牛顿算法在Goldstein非精确线搜索下对一般目标函数的全局收敛性 ,并在一定条件下证明了算法的局部超线性收敛性 .

【Abstract】 In this paper,we develop the Generalized Quasi Newton methods for unconstrained optimization which was formed in paper,and we use inexact line searches (Goldstein rule).These methods are globally convergent when applied to a general objective function under the weak condition,and are locally super linearly convergent when applied to a uniformly convex function whoes Hessian matrix G(x) is Lipschitz continuous in the neighborhood of the optimal solution point.So we develop the results of paper and .

【基金】 北京市教委科研基金资助项目 (99KJ10 )
  • 【文献出处】 应用数学 ,Mathematica Applicata , 编辑部邮箱 ,2002年03期
  • 【分类号】O242.23
  • 【被引频次】10
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