一种充分下降的共轭梯度法及其收敛性

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.     

MWWP线搜索下的新共轭梯度法

随着计算机技术的革新和生产生活中大规模无约束优化问题的涌出,为寻求高效快速的方法,本文构造新共轭梯度算法.将一种修正弱Wolfe-Powell线搜索称为MWWP线搜索,使其与具有良好的充分下降性的DPRP共轭梯度法相结合,证明了该算法在新型线搜索下的全局收敛性,并将该算法与传统共轭梯度法进行了数值实验对比,数值实验结果表明了新方法是有效可行的.     

一种共轭下降算法的全局收敛性

给出了求解无约束优化问题的一种共轭下降算法,该算法具有充分下降性的共轭梯度公式。在较为温和的条件下,利用宽松的非精确线搜索条件得到全局收敛性结果,同时数值实验表明了算法的有效性。     

一类混合HS和DY共轭梯度法及其全局收敛性

为了寻找同时具有良好的收敛性和数值效果的共轭梯度法.本文将HS方法和DY方法结合,选用Wolfe线搜索,构造出了一类新的混合共轭梯度法.并在Wolfe线搜索的条件下证明了该算法全局收敛性.对新算法进行数值实验,并与HS方法和DY方法的数值结果进行了比较,结果表明新算法是有效的.     

距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法

基于稳定泛函约束思想,推导了距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法.该算法将稳定泛函约束作用于共轭梯度法,解决了共轭梯度法求解病态测距定位方程的不稳定甚至不收敛的问题,提高了正则化数值算法的收敛效率,最后采用模拟数据和水下定位实测数据进行了验证.实验结果表明,该算法具有较好的收敛稳定性,收敛效率优于迭代正则化算法.     

非线性无约束优化问题的新共轭梯度法

在DY共轭梯度法的基础上,给出一个新的共轭梯度法公式,在精确线搜索下该公式等价于DY公式.建立了基于新参数公式并采用Wolfe线搜索的共轭梯度算法,证明了算法满足下降性和具有全局收敛性,初步的数值实验结果表明该方法是有效的,适合于求解非线性无约束优化问题.     

一类充分下降的谱共轭梯度法 (运筹学与控制论)

首先基于共轭梯度法的共轭条件和下降性,提出了一类充分下降的谱共轭梯度法。该方法将经典共轭梯度法中搜索方向由原来的只满足一个共轭条件改变为同时满足一个共轭条件和一个下降条件;然后,在Wolfe线搜索下用反证法证明了新算法的全局收敛性;最后,通过12个算例,将新算法和已有SHS算法在迭代次数和计算时间方面进行了数值比较实验,比较结果表明新算法在这两个方面都明显优越于SHS算法。算法的全局收敛性和数值结果的优越性表明,新算法是一个值得研究的方法。     

一类充分下降的谱共轭梯度法

首先基于共轭梯度法的共轭条件和下降性,提出了一类充分下降的谱共轭梯度法.该方法将经典共轭梯度法中搜索方向由原来的只满足一个共轭条件改变为同时满足一个共轭条件和一个下降条件;然后,在Wolfe线搜索下用反证法证明了新算法的全局收敛性;最后,通过12个算例,将新算法和已有SHS算法在迭代次数和计算时间方面进行了数值比较实验,比较结果表明新算法在这两个方面都明显优越于SHS算法.算法的全局收敛性和数值结果的优越性表明,新算法是一个值得研究的方法.     

一类新型的修正WYL共轭梯度算法

针对大规模无约束优化问题,提出一类新型的修正WYL共轭梯度算法。新算法不依赖任何线搜索且具有充分下降性和信赖域性质,在弱Wolfe-Powell线搜索下全局收敛。初步的数值实验结果表明,新算法是有效的,比经典WYL型共轭梯度法更具竞争性。     

3种推广的DY共轭梯度法及其全局收敛性

在标准DY共轭梯度方法的基础上提出以βkDY为界的3种杂交共轭梯度算法,在适当的条件下证明了这些方法是全局收敛的,并用数值实验检验其有效性.初步的数值实验表明,3种共轭梯度法比标准DY共轭梯度法更合适求解测试函数.     

一个修正的非线性三项PRP共轭梯度算法

基于共轭梯度法迭代简单、计算高效的优势，提出一种修正三项PRP共轭梯度算法。该算法满足充分下降性，对非凸优化问题具有全局收敛性和R-线性收敛性。在无约束优化问题、马斯京根模型参数估计和图像复原问题的数值实验结果表明，该算法都具有更好性能。     

一种修正的MPS预条件共轭梯度算法

对于大型线性系统Ax=b来说,共轭梯度法依赖于系数矩阵的条件数,可能导致迭代计算的收敛速率无法满足实际需求.预条件共轭梯度法是一种加速技术,采用适当的预条件矩阵来降低系数矩阵的条件数.本文针对一种具有特殊结构的线性系统,提出了一种新的预条件共轭梯度算法,并对新算法进行了分析.初步数值实验说明新算法具有较好的收敛速率.     

无约束优化的下降谱共轭梯度算法

为求解无约束优化问题,设计含调比因子的共轭参数和谱参数,使相应的谱共轭梯度法具有下降性,在步长由Wolfe线搜索产生的情况下,新算法满足全局收敛性.初步的数值实验表明新算法是有效的.     

一种非线性扩展混合共轭梯度算法的全局收敛性

描述了非线性FR共轭梯度法、非线性PRP共轭梯度法、非线性DY共轭梯度法等求解大规模无约束优化问题的有效算法.研究了计算更为有效的适合求解无约束优化问题的一种非线性扩展混合共轭梯度算法;给出了在Wolfe型线搜索下的非线性扩展混合共轭梯度法,算法产生的方向为下降方向.在一般的条件下,给出了算法的全局收敛结果,且数值实验表明算法十分有效.     

一种全局收敛的新共轭梯度法

基于共轭梯度法的研究,提出了一种新共轭梯度法,在标准Wolfe线搜索条件下证明了该算法的充分下降性及全局收敛性,最后与经典算法进行数值比对实验,其实验结果进一步说明了该方法的有效性与可行性.     

基于Wolfe线搜索的修正共轭梯度算法

为解决大型无约束优化问题,设计新的修正参数公式,建立基于Wolfe线搜索的共轭梯度算法和谱共轭梯度算法,证明了新算法的下降性和全局收敛性.初步的数值实验表明算法是有效的.     

Armijo型线搜索下的谱CD共轭梯度法

提出了一种新的非线性修正的谱CD共轭梯度算法。该算法得到的搜索方向为下降方向,它既不受线搜索规则的影响,也不受目标函数的凸性影响。同时算法在精确线搜索条件下能够诱导出标准的CD共轭梯度方法。给出的新方法在两种不同Armijo型线搜索规则下具有全局收敛性,数值实验结果显示了新算法的可行性。     

基于非单调线性搜索技术的修正HS共轭梯度法

基于拟牛顿法中MBFGS修正技术,对HS共轭梯度法中搜索方向的计算公式进行了修正,在较弱的条件下,结合非单调Armijo线性搜索技术,证明了所提出的修正HS共轭梯度法具有全局收敛性,最后通过数值实验验证了所提出的算法的有效性。     

一个新的修正HS共轭梯度法及全局收敛性

提出了一个新的修正HS共轭梯度算法解决无约束优化问题,该算法的特点是,搜索方向总是目标函数的下降方向,且不依赖于使用何种线搜索;特别是,若使用精确线搜索,该算法退化成标准的HS共轭梯度法.且在适当的假设条件下,证明了文章提出的算法具有全局收敛性,最后数值实验表明,文章提出的算法是可行的.     

一类Wolfe搜索下的共轭梯度法及其全局收敛性

构造一个新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度公式中βk参数的计算公式,采用该公式得到Wolfe非精确线搜索的新算法,并证明新算法具有全局收敛性,并用数值实验验证新算法是有效的.