一类具有全局收敛性质的共轭梯度法

摘要：

非线性共轭梯度法由于其迭代简单和储存量小,且搜索方向不需要满足正割条件,在求解大规模无约束优化问题时占据及其重要的地位.提出了一类新的共轭梯度法,其搜索方向是目标函数的下降方向.若假设目标函数连续可微且梯度满足Lipschitz条件,线性搜索满足Wolfe原则,讨论了所设计算法的全局收敛性.

关键词：共轭梯度法、线性搜索、全局收敛性、无约束优化

所属期刊栏目：11

分类号：O241(计算数学)

资助基金：NSF Project of China Grant61273179, 11201039;Hubei Provincial Department of Education GrantD20101304

在线出版日期：2014-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-4