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1.
一类共轭梯度算法的收敛性 总被引：6，自引：0，他引：6
对无约束最优化问题minfx∈R^n（x）,提出了一类与βk^HS相关的共轭梯度算法,采用强Wolfe搜索,在较弱的条件下,证明了其充分下降性和全局收敛性． 相似文献
2.
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
3.
共轭梯度算法在无约束最优化问题中有着广泛应用.现给出的一类新的共轭梯度算法,在迭代过程中保持了下降性质;在一般Wolfe线搜索条件下,新算法是全局收敛的. 相似文献
4.
Wolfe线搜索下一类新的共轭梯度法及其收敛性 总被引：1，自引：1，他引：0
本文提出一类新的共轭梯度法,证明了其在Wolfe线搜索下具有全局收敛性,最后对算法进行数值试验,数值结果表明该算法是有效的。 相似文献
5.
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. 相似文献
6.
结合DY方法和HS方法给出了求解无约束优化问题的一种新的杂交共轭梯度算法,在无充分下降性假设下,证明了算法在弱Wolfe线搜索条件下的下降性和全局收敛性.数值实验结果表明算法是有效的. 相似文献
7.
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
8.
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． 相似文献
9.
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
10.
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
11.
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,证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且该算法给出了比较好的数值结果. 相似文献
12.
13.
马烁 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2014,(8):62-65,100
在CD方法和LS方法的基础上,结合二者的优势,提出了一种求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法,并在强Wolfe线搜索下证明了算法的全局收敛性;数值实验结果表明算法是有效的. 相似文献
14.
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
15.
16.
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
17.
针对无约束最优化问题,在HS方法和DY方法的基础上,结合二者的优势,提出了一种求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法,并在Wolfe线搜索下证明了该算法的全局收敛性. 相似文献