吉林省自然科学基金(201215102)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
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- 相关领域：理学更多>>
- 两种混合共轭梯度法的全局收敛性被引量：1
- 2012年
- 基于利用修正HS方法提高算法效率和利用DY方法保证算法的全局收敛性等思想,分别在不同条件下提出两种新的混合共轭梯度法求解大规模无约束优化问题.在一般Wlolfe线搜索下不需给定下降条件,证明了两个算法的全局收敛性,数值实验表明所提出算法的有效性,特别对于某些大规模无约束优化问题,数值表现较好.
- 张春敏杨月婷
- 关键词：无约束最优化共轭梯度法WOLFE线搜索全局收敛性
- 求解大规模优化的混合共轭梯度法被引量：3
- 2013年
- 为了有效求解大规模无约束优化问题,在PRP方法和FR方法的基础上,给出了满足共轭条件的新的混合共轭梯度法.在强Wolfe线性搜索下,证明了此算法的全局收敛性.在特定条件下,新公式与HS公式一致,因此可看作是对HS方法的修正.对7个经典无约束优化问题的数值实验结果表明,所提出的新方法数值稳定.相比已有方法,随着问题规模的增大,所提方法在迭代次数,优化精度及梯度调用次数方面表现出明显优势.
- 曹名圆杨月婷
- 关键词：无约束优化混合共轭梯度法全局收敛性
