三項(xiàng)混合共軛梯度算法及其收斂性

本文對(duì)求解無約束優(yōu)化問題提出一類三項(xiàng)混合共軛梯度算法.新算法將Hestenes-stiefel算法與Dai-Yuan方法相結(jié)合,并在不需給定下降條件的情況下,證明了算法在Wolfe線搜索原則下的收斂性,數(shù)值試驗(yàn)亦顯示出這種混合共軛梯度算法較之HS和PRP的優(yōu)勢(shì).

作 者： 焦寶聰 陳蘭平 李娟 Jiao Baocong Chen Lanping Li Juang   作者單位： 首都師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,北京,100037  刊 名： 運(yùn)籌學(xué)學(xué)報(bào)  ISTIC PKU 英文刊名： OR TRANSACTIONS  年，卷(期)： 2007 11(2)  分類號(hào)： O22  關(guān)鍵詞： 運(yùn)籌學(xué)   無約束最優(yōu)化   三項(xiàng)共軛梯度法   Wolfe線搜索   全局收斂性  

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