本文研究了一种新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度方法,其能够在广义Wolfe线搜索下保证充分下降条件:gT k dk≤(1-σ)||gk||2,并且具有全局收敛性,改进了传统CD方法(Fletcher,1987,[1])的缺陷.最后,通过与著名的CD方法(Fletcher,1...本文研究了一种新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度方法,其能够在广义Wolfe线搜索下保证充分下降条件:gT k dk≤(1-σ)||gk||2,并且具有全局收敛性,改进了传统CD方法(Fletcher,1987,[1])的缺陷.最后,通过与著名的CD方法(Fletcher,1987,[1])和PRP方法(Polak,Ribire,[2],Polak[3],1969)比较,结果显示新方法具有一定的研究意义.展开更多
基金Supported by Nature Science Foundation of Chongqing Education Committee(KJ121112)National Natural Science Foundation for Young Scholars(11201510)
文摘本文研究了一种新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度方法,其能够在广义Wolfe线搜索下保证充分下降条件:gT k dk≤(1-σ)||gk||2,并且具有全局收敛性,改进了传统CD方法(Fletcher,1987,[1])的缺陷.最后,通过与著名的CD方法(Fletcher,1987,[1])和PRP方法(Polak,Ribire,[2],Polak[3],1969)比较,结果显示新方法具有一定的研究意义.