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一种新线性搜索下混合HS-DY共轭梯度法的全局收敛性

The Global Convergence for a Mixed HS-DY Conjugate Gradient Algorithm with a New Line Search
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摘要 在HS方法和DY方法的基础上,给出了一种求解无约束问题的混合共轭梯度算法.在新的非精确线性搜索下,不需给定下降条件,证明了算法的全局收敛性. This paper gave a mixed conjugate gradient method for unconstrained optimization based on Hestenes- Stiefel algorithms and Dai -Yuan algorithms. Global convergence was proved under a new inexact line search without descent condition.
作者 赵银明
机构地区 长江大学
出处 《重庆文理学院学报(自然科学版)》 2008年第4期4-7,共4页 Journal of Chongqing University of Arts and Sciences
基金 湖北省教育科学基金资助项目(2007B111)
关键词 共轭梯度法 线性搜索 全局收敛性 conjugate gradient algorithm line search global convergence
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