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无约束正定几何规划的共轭梯度法

A Conjugate Gradient Method for Unconstrained Positive Geometric Programming
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摘要 将无约束正定式几何规划问题转化为等价的凸规划问题,利用目标函数的凸性,给出了一种在强Wolfe线搜索下的共轭梯度算法,并证明了其全局收敛性。 In this paper, we transformed the unconstrained positive geometric programming problem into the equally convex programming problem, and using the convex quality of the objective function, we gave a conjugate gradient method under the strong Wolfe linear search and proved its global convergence.
出处 《河南机电高等专科学校学报》 CAS 2008年第2期100-102,共3页 Journal of Henan Mechanical and Electrical Engineering College
基金 国家自然科学基金资助项目(106710570)
关键词 几何规划 凸规划 共轭梯度法 全局收敛性 geometric programming convex programming conjugate gradient method global convergence
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