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一种新的谱共轭梯度法及其全局收敛性(英文)
摘 要:
共轭梯度法因具有迭代简单、收敛性和低内存等优点而在求解大型优化问题中发挥着重要作用。本文对已有文献中的共轭参数RMILβk进行改进,得到了一种新的谱共轭梯度法。该方法每步迭代产生的搜索方向具有下降性。在适当的条件下,该方法在Armijo线搜索和Wolfe线搜索下均具有全局收敛性。数值试验表明,该方法可行有效。
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