摘要
基于信赖域技术和修正拟牛顿方程,结合Zhang H.C.非单调策略,设计了新的求解无约束最优化问题的非单调超记忆梯度算法,分析了算法的收敛性和收敛速度.数值实验表明算法是有效的,适于求解大规模问题.
Based on trust region technique and quasi-Newton equation, by combining with Zhang H.C. non-monotone strategy, we present a new non-monotone super-memory gra- dient method for unconstrained optimization problem. The global convergence properties and convergence rate of the new method are proved. The numerical results show that the new meth- ods are effective and attractive for large-scale optimization problems.
出处
《数学进展》
CSCD
北大核心
2012年第4期487-500,共14页
Advances in Mathematics(China)
基金
国家自然科学基金(No.10971118)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.10CX04044A)
中国石油大学(华东)研究生创新基金(No.S10-28)
关键词
超记忆梯度算法
非单调规则
收敛性
收敛速度
数值实验
super-memory gradient method
non-monotone step rule
convergence
con- vergence rate
numerical experiment