摘要
提出了一种求解无约束优化问题修正的共轭梯度算法,该算法具有函数值信息,而且对线搜索技术具有加速作用,另外该算法不仅具有充分下降性还在适当条件下具有全局收敛性。数值结果也表明该算法对测试问题是有效的。
A modified conjugate gradient method with function information and acceleration scheme of line search for unconstraint optimization problems is presented. Furthermore, the proposed method not only possesses sufficient descent property but also has global convergence in mild conditions. The numerical results indicate that the presented method is effective for the test problems.
出处
《井冈山大学学报（自然科学版）》
2016年第1期15-21,共7页
Journal of Jinggangshan University (Natural Science)
基金
国家自然科学基金项目(11261006)
广西杰出青年科学基金项目(2015GXNSFGA139001)
关键词
共轭梯度
函数值
加速项
充分下降
conjugate gradient
function information
acceleration scheme
sufficient descent
