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求解无约束优化的一个新的下降共轭梯度法
引用本文:陈玉,米黑龙.求解无约束优化的一个新的下降共轭梯度法[J].邵阳学院学报(自然科学版),2010,7(4):9-11.
作者姓名:陈玉  米黑龙
作者单位:湖南商学院信息学院,湖南长沙410205
摘    要:基于Dai-Yuan共轭梯度法,本文给出了求解无约束优化的一个非线性共轭梯度法.对任意的线性搜索,该方法满足充分下降条件gTkdk≤-(1-1/4μ)‖gk‖2,μ1/4;而且,对一般的非线性函数,不需限制的下限值,用Wolf线搜索具有全局收敛性.

关 键 词:无约束优化  共轭梯度法  Wolf条件  全局收敛性

A New Descent Conjugate Gradient Method for Unconstrained Optimization
CHEN Yu,MI Hei-long.A New Descent Conjugate Gradient Method for Unconstrained Optimization[J].Journal of Shaoyang University:Science and Technology,2010,7(4):9-11.
Authors:CHEN Yu  MI Hei-long
Institution:(School of Information,Hunan University of Commerce,Changsha,Hunan,410205)
Abstract:In this paper,based on the Dai-Yuan conjugate gradient method,a new nonlinear conjugate gradient method is proposed for the unconstrained optimization.For any line search,our scheme satisfies the sufficient descent condition. gTkdk≤-(1-1/4μ)‖gk‖2,μ1/4.Moreover,a global convergence resulted from general nonlinear function is established when the standard Wolf line search is used under some suitable conditions without restricting the lower value of βNk.
Keywords:unconstrained optimization  conjugate gradient method  Wolf condition  global convergence
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