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基于Yuan及Li和Fukushima提出的两类修正割线方程,对Saman Babaie-Kafaki及合作者提出的混合共轭梯度法的搜索方向进行修正,产生在迭代过程中不依赖于任何线搜索而具有充分下降方向的新混合共轭梯度法.在适当的假设下,证明了新算法的全局收敛性.数值结果表明该方法是有效的. 相似文献
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谱共轭梯度法是一类将共轭梯度法和谱梯度法相结合的方法。2001年由Birgin和Martinez首先提出,但该方法不能保证始终产生下降方向。本文用已有的修正方法,给出一个修正的Liu-Storey公式,并结合谱梯度法,提出了一个具有充分下降性的修正Liu-Storey谱共轭梯度法,证明了该方法在标准Armijo非精确线搜索下的全局收敛性,并易推知该方法在Armijo-Goldstein非精确线搜索准则下同样满足全局收敛性。给出的数值实验表明,新算法略优于LS方法。 相似文献
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《山东大学学报(理学版)》2017,(4)
对无约束优化问题的谱共轭共轭梯度法,提出修正的FR共轭参数和谱参数,使每次迭代均自行产生下降方向,且这一下降性不依赖于任何线搜索条件。在常规假设下,证明了采用Wolfe线搜索的新算法具有全局收敛性。相关的数值实验结果表明该谱共轭梯度法是有效的。 相似文献
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吴双江 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2015,32(8):6-8
利用矩阵条件数的求解方法,求解基于MBFGS割线条件的修正DL共轭梯度法中的参数t,提出带有优选参数的修正DL共轭梯度法;假设搜索方向有下降性,并通过强Wolfe线搜索求解步长,证明了新的共轭梯度法对一般函数有全局收敛性;最后比较了新的共轭梯度法的数值有效性。 相似文献
7.
为寻求同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法,在Wolfe线搜索下,构造一种修正的DY共轭梯度法.该算法产生的搜索方向为充分下降方向,这一性质与所采用的线搜索方法无关.在Wolfe线搜索的条件下证明该算法具全局收敛性.研究结果表明:算法是有效的,尤其对大规模无约束优化问题. 相似文献
8.
一种非线性扩展混合共轭梯度算法的全局收敛性 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
9.
李灿 《安徽大学学报(自然科学版)》2013,(2):41-44
PRP共轭梯度法是众多求解无约束优化问题的共轭梯度法中数值效果表现最好的算法之一.提出一种修正的PRP共轭梯度法,该算法始终产生充分下降方向,并且该充分下降性的产生不依赖于任何线搜索.在一定的条件下,证明了该算法在Armijo型线搜索下求解无约束优化问题时具有全局收敛性.最后,给出了相应的数值结果,证明了该算法的有效性. 相似文献
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提出一类混合参数共轭梯度法,在步长满足Wolfe线搜索的条件下,算法产生的搜索方向是下降方向.在适当的条件下,算法是全局收敛的. 相似文献
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给出了一种新的求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法,该算法的搜索方向下降性不依赖于任何线搜索条件,并在Wolfe-Powell线搜索条件下证明了该算法具有全局收敛性,同时还给出了比较好的数值结果。 相似文献
12.
结合已有修正的DY共轭梯度方法和修正的HS共轭梯度方法的优点,提出了一种求解无约束优化问题的新共轭梯度方法,证明了该算法具有全局收敛性,同时还证明了该算法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性。 相似文献
13.
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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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
16.
吴素花 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2017,34(2):31-33
非线性共轭梯度方法是解决大规模无约束问题最有效的方法之一,提出了一类新的修正共轭梯度算法,新算法推广了黄海东等的共轭梯度参数算法,不依赖任何线搜索且具有充分下降性;然后,在标准Wolfe非精确线搜索下,得到了新算法的全局收敛性. 相似文献
17.
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
18.
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
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针对无约束优化问题,提出一类新的非单调共轭梯度法,在新的非单调Wolfe条件下保证了算法的全局收敛性,并在每次迭代过程中,均可得到初始的自适应步长和充分下降方向.数值结果表明算法是可行和有效的. 相似文献