摘要
提出了一个共轭梯度法βk的新公式并讨论了其性质,然后基于新参数公式,给出了一类新型的杂交共轭梯度法,该方法无需线搜索仍具有充分下降性,在弱Wolfe-Powell线搜索下具有全局收敛性.通过数值试验对新方法与HZ方法和PRP方法进行比较,结果表明新方法更有效.
The paper puts forward a new conjugate gradient method βk and discusses its properties. Then,based on a new formula,the author proposes a new type of hybrid conjugate gradient method,which retains a sufficiently descent direction without utilizing the line search. Under the weak Wolfe-Powell line search,the method proves to be globally convergent. Numerical results show that the new method performs much better than both HZ and PRP methods.
出处
《西南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期1-5,共5页
Journal of Southwest University(Natural Science Edition)
基金
国家自然科学基金资助项目(10761001)
广西大学科研基金资助项目(XGL090035)
关键词
无约束优化
共轭梯度法
全局收敛性
unconstrained optimization
conjugate gradient method
global convergence