期刊文献+

Armijo型线搜索下的新共轭梯度法的全局收敛性

GLOBAL CONVERGENCE OF A NEW CONJUGATE GRADIENT METHOD WITH ARMIJO LINEAR SEARCH
下载PDF
导出
摘要 共轭梯度法是解决无约束非线性最优化问题的重要的方法之一.基于FR方法好的收敛性并考虑到dk的下降性,提出了一类新的共轭梯度法,并在两种Armijo型搜索下,研究了新方法的全局收敛性.数据实验表明新方法是有效的. Conjugate gradient methods are very important for solving nonlinear optimization problems. On the base of the good convergence of FR, and in view of the descend property of the paper presents a new conjugate gradient method, and studies the global convergence with two kinds of Armijo-type linear search. The numerical results show that new CG methods are very perfect.
出处 《北京工商大学学报(自然科学版)》 CAS 2008年第1期80-84,共5页 Journal of Beijing Technology and Business University:Natural Science Edition
关键词 无约束最优化 Armijo型线性搜索 共轭梯度法 全局收敛性 unconstrained optimization armijo-type linear search conjugate gradient method global convergence property
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献9

共引文献32

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部