一种新的修正 Liu-Storey 共轭梯度法的全局收敛性（英）

在 Liu-Storey(LS)公式的基础上给出了一个修正的共轭梯度公式 beta _k^MLS. 证明了该新公式在 Wolfe-Powell 线搜索下, 甚至在强 Wolfe-Powell 线搜索下, 在满足sigma in bigg(0,textstyle1 over 2bigg) 的同时, 新算法具有充分下降性和全局收敛性. 数值结果展现了算法的可行性.     

强Wolfe-Powell线搜索下共轭梯度法的全局收敛性

给出一类求解非线性无约束优化问题的共轭梯度新算法。 在强Wolfe-Powell线搜索下所给公式具有充分下降性, 所给该新算法具有全局收敛性。     

修正LS共轭梯度法及其全局收敛性

提出一类求解无约束优化问题的修正LS共轭梯度法,算法采用一个新的参数公式．在适当条件下,证明算法满足充分下降条件,进而证明在采用广义Wolfe-Powell线搜索和强Wolfe-Powell线搜索时,算法全局收敛．初步的数值试验结果显示方法是有效的．     

基于PRP和HS公式产生的一个共轭梯度公式

根据PRP和HS公式具有相同分子只是分母不同的相似性,通过适当的结合和构造,给出一个新的共轭梯度公式.证明该公式的新方法在强Wolfe-Powell线搜索下具有充分下降性,在适当的假设和弱Wolfe-Powell线搜索下具有全局收敛性,并用数值试验证实新方法是有效的.     

扰动谱尺度BFGS算法及收敛性分析

在前人提出的扰动BFGS算法的基础上,结合谱尺度算法的思想,提出一种扰动谱尺度BFGS算法,建立算法的全局收敛性定理,本研究证明该扰动谱尺度BFGS算法在一定条件下采用单调Wolfe-Powell型线性搜索和非单调Wolfe-Powell型线性搜索均具有全局收敛性,同时还证明采用单调Wolfe-Powell型线性搜索具有2-线性收敛性.     

一类修正Hager-Zhang共轭梯度法的收敛性及其数值实验

为有效提高求解无约束优化问题的计算效率,提出一类新的修正Hager-Zhang共轭梯度法,该算法不依赖线搜索,具有充分下降性和信赖域性质.理论研究结果表明,在常规假设条件下,新算法不仅在弱Wolfe-Powell线搜索下对一般函数全局收敛,且对一致凸函数具有R-线性收敛速度.数值实验结果表明,新算法比经典Hager-Zhang算法及其两个修正算法性能更优.     

一类修正Hager-Zhang共轭梯度法的收敛性及其数值实验

为有效提高求解无约束优化问题的计算效率, 提出一类新的修正Hager-Zhang共轭梯度法, 该算法不依赖线搜索, 具有充分下降性和信赖域性质. 理论研究结果表明, 在常规假设条件下, 新算法不仅在弱Wolfe-Powell线搜索下对一般函数全局收敛, 且对一致凸函数具有R-线性收敛速度. 数值实验结果表明, 新算法比经典Hager-Zhang算法及其两个修正算法性能更优.     

新的修正的共轭梯度法

提出了求解无约束优化问题的一个新的修正共轭梯度法.证明了新方法在弱Wolfe-Powell线搜索下具有充分下降性和全局收敛性.数值结果表明,新算法对测试的检验函数是有效的.     

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.     

一类新型的修正WYL共轭梯度算法

针对大规模无约束优化问题,提出一类新型的修正WYL共轭梯度算法。新算法不依赖任何线搜索且具有充分下降性和信赖域性质,在弱Wolfe-Powell线搜索下全局收敛。初步的数值实验结果表明,新算法是有效的,比经典WYL型共轭梯度法更具竞争性。     

工程优化计算中Wolfe-Powell准则的研究

讨论在工程优化计算的线搜索阶段如何寻找满足Wolfe-Powell准则的步长问题.针对插值法使用的技巧与方法,给出了一个改进的高效稳定的算法.然后通过数值实验表明,与精确线搜索相比,采用Wolfe-Powell准则的非精确线搜索不仅能大大提高优化算法的效率,而且还增强了算法的数值稳定性, 可以较好地克服罚因子较大时带来的计算困难.     

一种新的混合共轭梯度算法

给出了一种新的求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法,该算法的搜索方向下降性不依赖于任何线搜索条件,并在Wolfe-Powell线搜索条件下证明了该算法具有全局收敛性,同时还给出了比较好的数值结果。     

强Wolfe线搜索下一种共轭梯度法的全局收敛性

本文给出了一种新的共轭梯度法公式,在强Wolfe线搜索条件下给出了新公式的充分下降性和由新公式所产生的算法,并证明了新算法的全局收敛性.     

具有充分下降性的共轭梯度法及其收敛性

提出了一类新的共轭梯度方法.该方法无需线搜索而具有充分下降性,在Wolfe-Powell线搜索下该方法具有全局收敛性.数值试验表明该方法具有良好的数值结果.     

一类新的杂交共轭梯度法的全局收敛性

给出一类求解非线性无约束优化问题的杂交共轭梯度新算法.证明公式在推广的强Wolfe线搜索下具有充分下降性,并证明该新算法在推广的强Wolfe线搜索下具有全局收敛性.数值结果表明该方法是可行的.     

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.     

一种自动充分下降的共轭梯度法

设计了一个新的含参数的共轭梯度公式,此公式自动拥有充分下降性质,在适当条件下,新算法在WWP线搜索下全局收敛.数值实验结果表明新算法是有效的,适用于无约束优化问题的求解.     

一种求解非线性单调方程组的修正Liu-Storey投影算法

针对大规模非线性方程组求解问题,在Yuan研究成果的基础上提出修正的Liu-Storey共轭参数公式,并采用投影技术和一种新型线搜索构建了修正Liu-Storey投影共轭梯度算法.新算法保持了Yuan公式不依赖任何线搜索且具有充分下降性的性质,同时还具有信赖域性质,在常规条件下新算法具有全局收敛性.初步的数值试验表明,新算法总体上比传统的LS算法和3项LS算法更优.     

无约束最优化问题中修改的BFGS方法

本文对BFGS公式进行修正,形成了MBFGS公式,并结合Wolfe-Powell型非精确线性搜索准则设计出了MBFGS算法,通过对目标函数合理的假设证明了该算法具有全局收敛性,又运用Matlab编写程序实现了该算法,初步的数值例子表明了该算法是有效的,并且有收敛速度快的特点.     

求解无约束优化问题的一种混合共轭梯度法

文章给出了一个改进的共轭梯度公式及新公式的相关性质,新公式和DY公式结合得到一个混合共轭梯度法,新算法在Wolf线搜索下产生一个下降方向;并证明了算法的全局收敛性,给出了数值例子.