求解无约束问题的一个杂交共轭梯度法

给出了一个基于PRP方法的新的杂交共轭梯度法，并在适当的条件下，证明了新算法的全局收敛性．数值结果表明提出的算法是有效的．     

一种无约束优化问题的谱共轭梯度法

提出了一种新的谱共轭梯度法,证明了该方法不依赖于任何线搜索具有充分下降性,在Armijo线搜索下证明了算法具有全局收敛性。数值试验结果表明:在Armijo线搜索下,该方法比Necu-lai,Andrei提出的方法有效;并且4种测试函数的数值结果显示:新方法明显优于谱DY算法,也较谱FR算法有效;可以和谱PRP的计算效能相媲美,故算法具有良好的计算效能。     

一类无约束优化问题的非单调谱共轭梯度方法

结合文献[5]给出的求解非线性无约束优化问题的新公式βkWYL=[gTk(gk-‖gk‖/‖gk-1‖gk-1)]/gk-1Tgk-1提出了一种新的非单调谱共轭梯度法,证明算法具有全局收敛性,并进行数值试验.数值试验结果表明,该方法具有良好的计算效能,特别适合于求解大规模无约束优化问题.     

一种求解无约束优化问题的共轭梯度法

共轭梯度法是求解大规模无约束问题的一种有效方法,本文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.     

一类无约束优化的修正共轭梯度法

针对无约束优化问题, 提出一种新的充分下降共轭梯度法. 该算法在每次迭代过程中, 产生的搜索方向均为充分下降方向. 在适当条件下, 证明了算法的全局收敛性. 数值结果表明算法是可行和有效的.     

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.     

无约束优化中新的共轭梯度方法

提出一个新的解决无约束最优化问题的非线性共轭梯度公式,该公式满足充分下降条件,采用这个公式和弱Wolfe条件的方法是全局收敛的.初始的数值结果表明,该方法是有前景的.     

无约束优化的修正谱梯度法

在Barzilai-Borwein(BB)谱梯度法的基础上,利用相关文献中的修正拟牛顿条件,给出一个采用杂交谱梯度步及新型非单调Armijo线搜索的修正谱梯度法,在较弱的条件下证明了算法具有全局收敛性,并对相应算法进行数值实验,结果表明该方法比原BB方法更有效,给出的步长公式为谱梯度法提供了新的步长选择.     

一类改进的谱共轭梯度法

通过修改共轭系数和谱系数公式,给出了基于强Wolfe搜索技术的谱共轭梯度法,在一般假设条件成立下,证明了该算法满足充分下降性、具有全局收敛性,并进行了数值实验,数值实验表明,新算法具有更好的数值性能.     

一类改进的谱共轭梯度法

谱共轭梯度法是在共轭梯度法基础上发展起来的新型算法,其特点是有两个方向控制 参数,是解决大规模无约束优化问题的有效方法,也是优化工作者研究的热点。本文基于已有的 非线性谱共轭梯度法提出了一类新的谱共轭梯度法,利用新构造的共轭方向调控参数βk构建了新 的算法,并保证了该算法在任何线搜索下都满足共轭条件,进而在迭代时产生的搜索方向都是充 分下降的。在Wolfe线搜索下,该方法的全局收敛性得以验证。     

Armijo搜索下的谱共轭梯度法

基于Hager-Zhang提出的共轭梯度法,构造了一种新的谱βk,证明了该方法不依赖于任何线搜索就具有充分下降性,并且在Armijo搜索下证明了算法的全局收敛性。数值试验表明,该方法明显优于谱DY、谱FR、谱PRP算法。     

无约束优化问题的一个新的杂交共轭梯度法

给出一个新的杂交共轭梯度法．不仅其全局收敛性很容易被证明,而且它避免了产生小步长的倾向．此外,该方法在初始数值结果方面比PRP方法好．     

基于Armijo型线搜索下的谱共轭梯度法

在WYL共轭梯度法的基础上,提出了一种新的谱共轭梯度法,并且证明了该方法在Armijo线搜索下具有充分下降性和全局收敛性.数值试验表明该方法是有效的。     

一种求解无约束优化问题的新混合共轭梯度法

在现有共轭梯度方法的基础上,提出一种新混合共轭梯度法来求解无约束最优化问题.该方法采用近似方法去逼近Hessen矩阵,克服了传统牛顿法求解Hessen矩阵中存在的计算量大等问题,并在强wolfe线搜索技术下给出该共轭梯度算法的全局收敛性证明.实验结果表明,与PRP(Polak-Ribiere-Polyak)方法和HYBRID(混合)方法相比较,该文提出的新混合共轭梯度算法的迭代时间少于前两者方法,说明该文方法可行、有效.     

一类无约束优化问题的非单调共轭梯度法

主要研究了一类在推广的线搜索条件下的非单调共轭梯度法，并在较弱的假设条件下证明了其全局收敛性。     

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.     

一种Armijo搜索下的谱共轭梯度法

基于文献[6]中的βkb的构造方法,提出了一种新的谱共轭梯度法,证明了该方法不依赖于任何线搜索具有充分下降性,在Armijo线搜索下证明了算法具有全局收敛性.数值试验结果表明：在Armijo线搜索下,该方法明显优于SFRA、SPRPA算法.     

一类共轭梯度算法的收敛性分析

对解决无约束最优化问题提出一种包含了四种经典共轭梯度法的双参数共轭梯度法簇,并结合修改后的Armijo线搜索技术,证明了新的双参数共轭梯度法簇具有全局收敛性.     

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.     

二类无约束优化的混合DY-CD共轭梯度法

针对无约束优化问题,提出二类新的混合DY-CD的下降共轭梯度法.每次迭代过程中,算法产生的搜索方向均为充分下降方向.在水平集有界条件下,证明了算法的全局收敛性.数值结果表明算法是可行、有效的.