摘要
本文提出了一类求解无约束优化问题的修正DY共轭梯度法.算法采用新的迭代格式,每步迭代都可自行产生一个充分下降方向.采用Wolfe线搜索时,证明了全局收敛性.数值实验结果验证了算法是有效的.
A modified Dai-Yuan conjugate gradient method for unconstrained optimization is proposed, which generates automatically a sufficient descent direction. Global convergence of new method under Wolfe line search is proved. The numerical results show that the new technique works well for the given nonlinear optimization test problems.
出处
《数值计算与计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第1期1-7,共7页
Journal on Numerical Methods and Computer Applications
基金
国家自然科学基金(10671060)资助项目
宁夏高等学校科学研究项目(2009JY006)
湖南省教育厅科学研究资助项目(No.08C668).
关键词
共轭梯度法
全局收敛性
充分下降条件
conjugate gradient method
global convergence
sufficient descent condition
