摘要
分析了无记忆方法的收敛性 ,证明了在 Armijo- Goldstein准则下 ,无记忆优化方法对一般目标函数为全局收敛 ,且对一致凸函数 ,其定步长算法亦是收敛的。
The convergence ofmemorylessmethod forsolving unconstrained optimization problemsisanalysised. It is proved that this new method is globally convergent when applied to a general objective function under inexact line searches( Armijo- Goldstein rule) .Moreover,the fixed step algorithm is convergent for uniformly convex objective functions.
出处
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2000年第2期98-100,共3页
Journal of Northwest University(Natural Science Edition)
基金
陕西省教委自然科学专项基金项目!(99JK0 96 )
关键词
无记忆方法
全局收敛
收敛性
无约束优化
weak quasi- Newton equation
memoryless method
fixed step algorithm