建立在修正BFGS公式基础上的新的共轭梯度法

共轭梯度法是一类非常重要的用于解决大规模无约束优化问题的方法.本文通过修正的BFGS公式提出了一个新的共轭梯度方法.该方法具有不依赖于线搜索的充分下降性.对于一般的非线性函数,证明了该方法的全局收敛性.数值结果表明该方法是有效的.

基于Zhang-Hager线搜索的改进近似最优梯度法

提出一种改进的近似最优梯度法,求解图划分问题中的无约束目标函数.先用修正的BFGS更新公式及选取BB类步长的线性组合作为标量矩阵得到近似最优步长,再引入参数对经典的Zhang-Hager线搜索形式进行改进,构建算法框架并给出R线性收敛性证明.实验结果表明,改进算法提高了原算法的性能.