一类充分下降的谱共轭梯度法

首先基于共轭梯度法的共轭条件和下降性,提出了一类充分下降的谱共轭梯度法.该方法将经典共轭梯度法中搜索方向由原来的只满足一个共轭条件改变为同时满足一个共轭条件和一个下降条件;然后,在Wolfe线搜索下用反证法证明了新算法的全局收敛性;最后,通过12个算例,将新算法和已有SHS算法在迭代次数和计算时间方面进行了数值比较实验,比较结果表明新算法在这两个方面都明显优越于SHS算法.算法的全局收敛性和数值结果的优越性表明,新算法是一个值得研究的方法.     

一种修正PRP共轭梯度法的全局收敛性

PRP共轭梯度法是众多求解无约束优化问题的共轭梯度法中数值效果表现最好的算法之一.提出一种修正的PRP共轭梯度法,该算法始终产生充分下降方向,并且该充分下降性的产生不依赖于任何线搜索.在一定的条件下,证明了该算法在Armijo型线搜索下求解无约束优化问题时具有全局收敛性.最后,给出了相应的数值结果,证明了该算法的有效性.     

一类混合HS和DY共轭梯度法及其全局收敛性

为了寻找同时具有良好的收敛性和数值效果的共轭梯度法.本文将HS方法和DY方法结合,选用Wolfe线搜索,构造出了一类新的混合共轭梯度法.并在Wolfe线搜索的条件下证明了该算法全局收敛性.对新算法进行数值实验,并与HS方法和DY方法的数值结果进行了比较,结果表明新算法是有效的.     

求解非负约束优化问题的可行LS共轭梯度法

结合子空间思想和Liu-Storey(LS)共轭梯度法,提出了求解大规模非负约束优化问题的可行共轭梯度算法,并分析了算法在Armijo型线性搜索下的全局收敛性.数值实例表明该算法是有效的.     

一类新的WYL型共轭梯度法及其全局收敛性

共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一类重要的优化方法,该方法具有全局收敛性和存储量小的优点.提出了一类修正的Wei-Yao-Liu型三项共轭梯度法,该方法扩大了其中参数的选择范围,在强Wolfe搜索下满足充分下降条件和全局收敛性.初步的数值试验说明了算法的有效性.     

一种全局收敛的新共轭梯度法

基于共轭梯度法的研究,提出了一种新共轭梯度法,在标准Wolfe线搜索条件下证明了该算法的充分下降性及全局收敛性,最后与经典算法进行数值比对实验,其实验结果进一步说明了该方法的有效性与可行性.     

非线性无约束优化问题的新共轭梯度法

在DY共轭梯度法的基础上,给出一个新的共轭梯度法公式,在精确线搜索下该公式等价于DY公式.建立了基于新参数公式并采用Wolfe线搜索的共轭梯度算法,证明了算法满足下降性和具有全局收敛性,初步的数值实验结果表明该方法是有效的,适合于求解非线性无约束优化问题.     

MWWP线搜索下的新共轭梯度法

随着计算机技术的革新和生产生活中大规模无约束优化问题的涌出,为寻求高效快速的方法,本文构造新共轭梯度算法.将一种修正弱Wolfe-Powell线搜索称为MWWP线搜索,使其与具有良好的充分下降性的DPRP共轭梯度法相结合,证明了该算法在新型线搜索下的全局收敛性,并将该算法与传统共轭梯度法进行了数值实验对比,数值实验结果表明了新方法是有效可行的.     

一类充分下降的谱共轭梯度法 (运筹学与控制论)

首先基于共轭梯度法的共轭条件和下降性,提出了一类充分下降的谱共轭梯度法。该方法将经典共轭梯度法中搜索方向由原来的只满足一个共轭条件改变为同时满足一个共轭条件和一个下降条件;然后,在Wolfe线搜索下用反证法证明了新算法的全局收敛性;最后,通过12个算例,将新算法和已有SHS算法在迭代次数和计算时间方面进行了数值比较实验,比较结果表明新算法在这两个方面都明显优越于SHS算法。算法的全局收敛性和数值结果的优越性表明,新算法是一个值得研究的方法。     

一个修正PRP共轭梯度法的全局收敛性分析

提出了求解无约束最优化问题基于Armijo线搜索的一个修正PRP共轭梯度法,在适当条件下,证明了该算法的全局收敛性.最后给出数值实验说明算法的有效性.     

一种修正的DY共轭梯度法及全局收敛性

为寻求同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法,在Wolfe线搜索下,构造一种修正的DY共轭梯度法.该算法产生的搜索方向为充分下降方向,这一性质与所采用的线搜索方法无关.在Wolfe线搜索的条件下证明该算法具全局收敛性.研究结果表明:算法是有效的,尤其对大规模无约束优化问题.     

Wolfe线搜索下一类新的共轭梯度法及其收敛性

本文提出一类新的共轭梯度法,证明了其在Wolfe线搜索下具有全局收敛性,最后对算法进行数值试验,数值结果表明该算法是有效的。     

基于共轭梯度法的函数优化混合遗传算法

综合遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的局部搜索能力,提出了一种混合算法,该算法具有全局最优性和收敛性。同时,数值仿真表明算法是有效的。     

一类混合的FR-PC共轭梯度法及其全局收敛性

提出了一种混合的FR-PC共轭梯度法,该法每步迭代都可自动产生一个充分下降方向.分别在Wolfe搜索和固定步长公式下证明了算法的全局收敛性,数值实验说明算法是有效的.     

一类混合CD-LS共轭梯度法的全局收敛性

为了寻找同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法.将CD方法和LS方法结合,选用推广的Wolfe线搜索,构造出一类新的混合共轭梯度法.新的混合共轭梯度法不需要限制推广的Wolfe线搜索条件中的参数,但得到的下降性与CD法一致,具有比CD方法更好的收敛性,并具有全局收敛性.对新算法进行数值试验,通过与CD法和LS法的数值结果进行比较,表明新算法是可行的,尤其对大规模无约束优化问题.     

一种修正的共轭梯度法及其全局收敛性

根据谱共轭梯度法,提出一种同时吸纳了FR法和PRP法优点的修正的共轭梯度法．该算法在不依赖任何线性搜索的情况下始终产生充分下降方向,并且在精确线性搜索下具有全局收敛性,同时给出相应的数值结果说明该算法是有效的．     

一类修正LS谱共轭梯度法的全局收敛性 (运筹学与控制论)

谱共轭梯度法是一类将共轭梯度法和谱梯度法相结合的方法。2001年由Birgin和Martinez首先提出,但该方法不能保证始终产生下降方向。本文用已有的修正方法,给出一个修正的Liu-Storey公式,并结合谱梯度法,提出了一个具有充分下降性的修正Liu-Storey谱共轭梯度法,证明了该方法在标准Armijo非精确线搜索下的全局收敛性,并易推知该方法在Armijo-Goldstein非精确线搜索准则下同样满足全局收敛性。给出的数值实验表明,新算法略优于LS方法。     

一个新的共轭梯度类型方法

给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法,证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且该算法给出了比较好的数值结果.     

一个修正的非线性三项PRP共轭梯度算法

基于共轭梯度法迭代简单、计算高效的优势，提出一种修正三项PRP共轭梯度算法。该算法满足充分下降性，对非凸优化问题具有全局收敛性和R-线性收敛性。在无约束优化问题、马斯京根模型参数估计和图像复原问题的数值实验结果表明，该算法都具有更好性能。     

无约束非线性优化问题的混合LS-CD谱共轭梯度法

为寻求收敛性质和数值表现具佳的无约束优化算法,利用共轭梯度法和含有两个方向调控参数的谱共轭梯度法,结合LS方法与CD方法给出混合的共轭参数和相应的谱参数,建立采用标准Wolfe线搜索的谱共轭梯度算法,证明了算法满足下降性和全局收敛性,数值试验显示算法是有效的,适合于求解大型无约束非线性优化问题.研究结果表明:谱共轭梯度法两个参数的适当构造有利于降低算法的收敛条件,增强算法的适用性.