摘要
本文研究无约束优化问题.利用前面多步迭代点的信息产生下降方向以及Armijo线性搜索产生步长,得到了一类新的多步下降算法,并且在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.初步的数值试验表明算法是有效的.
In this paper,the unconstrained optimization problem is investigated.By using the previous multi-step iterative information to generate a decent direction and applying Armijo linear search to define the step-size,we present a new multi-step decent algorithm and prove the global convergence and linear convergence rate of the algorithm under some mild conditions.Preliminary numerical results demonstrate the effectiveness of the algorithm.
出处
《数学杂志》
CSCD
北大核心
2012年第5期875-882,共8页
Journal of Mathematics
基金
国家自然科学基金(10571109
10971122)
山东省自然科学基金(Y2008A01)
高等学校博士学科点专项科研基金(20093718110005)
关键词
无约束优化
下降算法
全局收敛性
线性收敛速率
unconstrained optimization
decent algorithm
global convergence
linear convergence rate
