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两种有效的非线性共轭梯度算法 被引量：3
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作者 刘金魁 《计算数学》 CSCD 北大核心 2013年第3期286-296,共11页
根据CG-DESCENT算法[1]的结构和Powell在综述文献[11]中的建议,给出了两种新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度算法.它们在任意线搜索下都具有充分下降性质,并在标准Wolfe线搜索下对一般函数能够保证全局收敛性.通过对CUTEr函数库... 根据CG-DESCENT算法[1]的结构和Powell在综述文献[11]中的建议,给出了两种新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度算法.它们在任意线搜索下都具有充分下降性质,并在标准Wolfe线搜索下对一般函数能够保证全局收敛性.通过对CUTEr函数库中部分著名的函数进行试验,并借助著名的Dolan & More[2]评价方法,展示了新算法的有效性. 展开更多
关键词 非线性共轭梯度法 标准Wolfe线搜索 充分下降性质 全局收敛性
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