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共轭梯度法是求解无约束最优化问题的一个著名方法，共轭下降法是其中的一种，它最早由Fletcher提出，在对共轭下降法进行研究并确定了步长λk时，使用了一种新的Armijo类型的搜索，证明了新算法的可行性及佤中收敛性，提出的搜索简单易行，丰富了共轭梯度法的内容。 相似文献
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无约束优化问题的一个新的杂交共轭梯度法 总被引：1，自引：0，他引：1
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． 相似文献
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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. 相似文献
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黄海 《四川师范大学学报(自然科学版)》2012,35(3):349-354
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. 相似文献
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徐大川 《烟台师范学院学报(自然科学版)》1997,13(2):106-108
讨论了无约束优化问题的ＤＦＰ算法的全局收敛性。在适当的条件下，证明了对一致凸目标函数，在非精确线搜索下ＤＦＰ算法具有全局收敛性。 相似文献
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证明了只要 βk 不属于某一负区间 ,在Armijo搜索下 ,PR和HS算法是全局收敛的 相似文献
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针对无约束优化问题,提出一类谱共轭梯度法.谱共轭梯度法是对TS、GN及MPRP方法的修正,使得在任何线性搜索条件下都具有充分下降性.并且在Armijo型线性搜索条件下,证明了该类算法的全局收敛性.与GN、SFR及MPRP方法进行比较,数值结果表明:谱共轭梯度法是可行的,特别对于大规模无约束优化问题更有效. 相似文献
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研究给出了一类新的求解无约束优化问题的下降算法.在无任何线搜索下,证明了新算法能够保证充分下降性,并且在采用Wolfe线搜索时,证明了新算法具有全局收敛性.大量的数值试验表明该算法是非常有效的,能够用于广泛的科学计算. 相似文献
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提出了一种无约束优化问题的信赖域算法。根据原优化问题的二次近似模型,运用拟牛顿方向与最速下降方向之凸组合作为搜索方向,采用了新的策略。进行了收敛性分析,得到整体收敛及局部二次收敛性结果,并给出了算法的执行过程及算例。 相似文献
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一类下降算法及其全局收敛性 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一类无约束优化下降算法,证明了Ａｍｉｊｏ搜索和Ｗｏｌｆｅ搜索下的全局收敛性。算法类似于共轭梯度法,但与其不同,它具有更宽的βｋ选取范围。 相似文献
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共轭梯度法是解决无约束非线性最优化问题的重要的方法之一.基于FR方法好的收敛性并考虑到dk的下降性,提出了一类新的共轭梯度法,并在两种Armijo型搜索下,研究了新方法的全局收敛性.数据实验表明新方法是有效的. 相似文献
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提出了一种直线和曲线线性加速搜索的方法,并给出了算法的具体计算步骤。将其应用于控制系统的模型参数估计,计算结果表明参数优化过程的收敛速度得到很大改善,符合工程实际需要。 相似文献
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柯小伍 《北京师范大学学报(自然科学版)》1994,(3)
一个无约束最优化信赖域算法的全局收敛性柯小伍（北京师范大学数学系，１００８７５，北京；２９岁，男，博士后）关键词信赖域算法；全局收敛性；无约束最优化分类号Ｏ２２４对于无约束最优化问题，Ｒｎ→Ｒ是Ｒｎ上的连续可微函数，已经有许多信赖域算法以及它们的收敛... 相似文献
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王爱祥 《井冈山大学学报(自然科学版)》2013,(6):16-20
对于求解无约束优化问题,提出一个改进的移动渐近线方法。基于信赖域方法和滤子技巧,该方法的全局收敛性得到证明。数值结果也说明了算法的有效性。 相似文献
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明清河 《曲阜师范大学学报》2004,30(1):40-42
超记忆梯度算法是无约束优化的有效算法之一 .它的特点是在每步迭代时充分利用前面迭代点的信息 ,增加了参数选择的自由度 ,有利于构造稳定的快速收敛的算法 ,适于求解大规模无约束优化问题 .该文研究一种超记忆梯度算法 ,在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性 . 相似文献