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修正的共轭梯度法在两种线搜索下的全局收敛性
供稿: 景书杰;赵海燕;邓涛 时间: 2018-11-29 次数:

作者:景书杰;赵海燕;邓涛

作者单位:河南理工大学数学与信息科学学院信阳涉外职业技术学院

摘要:针对参数βk的不同选取可以构成不同的共轭梯度法,给出了一类求解无约束最优化问题的修正的共轭梯度算法,这种算法能够在较弱条件下证明选定的βk在每一步都能产生一个下降方向,且在Wolfe线搜索下具有全局收敛性.另外这种算法在另一种Wolfe搜索条件下,若搜索方向为下降时,也具有全局收敛性.

基金:国家自然科学基金资助项目(10671057);

关键词:无约束最优化;共轭梯度法;线搜索;下降性;全局收敛性;

DOI:10.16186/j.cnki.1673-9787.2012.03.001

分类号:O224

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