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一种新线性搜索下的混合共轭梯度法
引用本文:智红英,王希云.一种新线性搜索下的混合共轭梯度法[J].太原科技大学学报,2006,27(6):462-464.
作者姓名:智红英  王希云
作者单位:太原科技大学,太原,030024
摘    要:共轭梯度法是求解大规模无约束问题的一种有效方法,文章针对算法的优劣主要依赖于步长因子和搜索方向的特点,结合共轭梯度法的共轭性质,在HS方法和DY方法的基础上,提出了一种混合共轭梯度法,并证明了全局收敛性。

关 键 词:无约束优化  共轭梯度法  线搜索  全局收敛性
文章编号:1673-2057(2006)06-0462-03
修稿时间:2006年6月9日

A Mixed Conjugate Gradient Method under a New Linear Search
ZHI Hong-ying,WANG Xi-yun.A Mixed Conjugate Gradient Method under a New Linear Search[J].Journal of Taiyuan University of Science and Technology,2006,27(6):462-464.
Authors:ZHI Hong-ying  WANG Xi-yun
Abstract:Conjugate gradient method is an efficient method in solving large-scale unconstrained problems.In light of the fact that the advantage or disadvantage of an algorithm is more or less determined by the step size and the search direction of the algorithm,combined with the conjugate feature of conjugate gradient method,a mixed conjugate gradient method is proposed based on Hestenes-stiefel Algorithms and Dai-Yuan Algorithms.Meanwhile,this method has been proved to ensure the global convergence under a new linear search.
Keywords:unconstrained optimization  conjugate gradient method  linear search  global convergence  
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