修正的共轭梯度法在两种线搜索下的全局收敛性

摘要：

针对参数βk的不同选取可以构成不同的共轭梯度法，给出了一类求解无约束最优化问题的修正的共轭梯度算法，这种算法能够在较弱条件下证明选定的卢。在每一步都能产生一个下降方向，且在Wolfe线搜索下具有全局收敛性．另外这种算法在另一种Wolfe搜索条件下，若搜索方向为下降时，也具有全局收敛性．

关键词：无约束最优化、共轭梯度法、线搜索、下降性、全局收敛性

所属期刊栏目：31

分类号：O224(运筹学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目10671057

在线出版日期：2012-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：364-368