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1.
共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一种有效方法,对DY共轭梯度法的搜索条件进行了改进,并证明在新的Wolfe搜索条件下DY共轭梯度法具有全局收敛性,此方法的改进,为求解大规模无约束优化问题以及各种算法在今后的研究提供了参考。 相似文献
2.
一种新的非线性共轭梯度法的全局收敛性 总被引:7,自引:1,他引:7
基于标准Wolfe线搜索条件,提出一种新的线搜索:αk满足f(xk+αkdk)-f(xk)≤max{δαkgTkdk,-γα^2k‖dk‖^2} 和 g(xk+αkdk)^Tdk≥max{σgk^Tdk,-2σαk‖dk‖^2},并在此基础上给出了一种新的非线性共轭梯度算法及其全局收敛性定理. 相似文献
3.
高前明 《淮阴师范学院学报(自然科学版)》2021,20(3):212-216,234
基于经典的共轭梯度法,提出一类具有充分下降性的共轭梯度法,并给出了该算法在弱Wolfe步长搜索下的全局收敛性.最后,进行了数值实验,数值效果和算法的全局收敛性表明该算法是有效的. 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法,我们证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时我们还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且本算法给出了比较好的数值结果. 相似文献
6.
7.
本文给出了一种新的共轭梯度公式βk=rk‖gk‖^2/u|gk^Tdk-1|+dk^T-1(gk- gk- 1),该公式在标k-1(gk-gk-1)准Wolfe线搜索下具有充分下降性和全局收敛性. 相似文献
8.
唐天国 《西南师范大学学报(自然科学版)》2019,44(9):34-39
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. 相似文献
9.
江羡珍 《玉林师范学院学报》2010,31(5):5-7
本文给出了一种新的共轭梯度法公式,在强Wolfe线搜索条件下给出了新公式的充分下降性和由新公式所产生的算法,并证明了新算法的全局收敛性. 相似文献
10.
基于已有的CD方法,提出了一种改进的CD共轭梯度法(MCD算法).该算法产生的搜索方向为充分下降方向,且这一性质与所采用的线搜索方法无关;并在一定的条件下证明了该算法基于Wolfe线搜索求解非凸优化问题的全局收敛性. 相似文献
11.
利用共轭条件,提出一个改进的多参数共轭梯度法,并证明了算法在SWP线性搜索下具有全局收敛性. 相似文献
12.
对经典的HS共轭梯度法进行了修正,保证了搜索方向的充分下降性,这一性质在非精确线搜索和非凸函数情形下也是成立的.在适当的假设下证明了强Wolfe线搜索下算法的全局收敛性,数值实验表明算法数值效果良好. 相似文献
13.
一种新的非线性共轭梯度法的全局收敛性 总被引:5,自引:0,他引:5
Dai Yu hong在文献[1]中提出了一种新的βk计算公式,并在标准wolfe线搜索条件下得到算法的全局收敛结果。本文对该算法中的线搜索进行了推广,提出了一种新的非线性共轭梯度算法并证明了其全局收敛性。 相似文献
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针对大规模非线性无约束问题,采用文献[9]提出的新型线搜索和文献[10]修正PRP公式设计一个新的算法。在适当的条件下,证明新算法具有全局收敛性。初步的数值试验结果表明,新算法是有效的,适合求解大规模非线性无约束优化问题。 相似文献
18.
利用张秀军等人提出的一种新型线搜索条件对新的DY-型共轭梯度法进行了研究.根据这一新型线搜索条件,提出了一个求解非线性无约束优化问题的算法,并证明了算法的全局收敛性. 相似文献