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1.
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
2.
在一种新型线搜索下DFP算法的全局收敛性 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了一种较Goldstein-Armijor线搜索更广泛的新型非精确线搜索准则,并证明了在满足一定条件下,这种新型线搜索准则下DFP算法的全局收敛性。 相似文献
3.
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
4.
提出一种新的Armijo型线搜索,并证明了在此搜索下LS方法的全局收敛性。新Armijo型线搜索能够使LS方法找到合适的初始步长,从而使LS方法更好的运行。数值试验表明在新Armijo型线搜索下的LS方法是有效的。 相似文献
5.
提出一种新Armijo型线搜索,并证明了在此搜索下一种新共轭梯度算法具有全局收敛性.新Armijo型线搜索能够使新的共轭梯度算法找到合适的初始步长,从而使它能够更好地运行.数值试验表明在新Armijo型线搜索下的该方法是有效的. 相似文献
6.
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
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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
9.
通过构造新的kβ,提出了一种新的无约束优化问题的记忆梯度算法,同时在Armijo线搜索下分析了该算法的全局收敛性,数值实验表明了新算法的有效性。 相似文献
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文章就Perry_Shanno无记忆拟牛顿法在无约束最优化问题上,对采用非单调线搜索的情况下是否具有全局收敛性进行了研究.在目标函数为凸的条件下,证明了该算法的全局收敛性. 相似文献
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利用王长钰等人提出的一种新型线搜索条件对Dai-Yuan非线性共轭梯度法进行了研究。根据这一新型的线搜索条件,结合DY共轭梯度法的方向计算公式,我们在文中提出了一个求解非线性无约束优化问题的算法。当搜索方向为下降方向时,给出了算法的全局收敛性结果及证明过程。 相似文献
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对非凸目标函数,Broyden变尺度算法的收敛性是一个没有完全解决的问题.针对DFP修正公式证明在不假定精确线搜索条件下,对光滑的目标函数,当DFP算法得到的点列收敛时,该点列一定趋向于稳定点.指出对于其他Broyden算法结论都是成立的. 相似文献
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对求解无约束最优化问题的共轭梯度法中的方向参数βk给定一个假设条件,确定其取值范围以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,并在较弱的条件下讨论了算法在广义Wolfe线搜索下的全局收敛性。 相似文献
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在较弱条件下给出了5种线搜索准则下的线搜索方法的收敛结论,这些结论对于构造快速有效的收敛算法是十分有用的。表明了搜索方向在这些方法中起主要作用,同时步长在一定条件下保证了算法的全局收敛性。说明了算法可用于求解更广泛的无约束优化问题。 相似文献