超记忆梯度算法的全局收敛性

摘要：

对无约束优化算法进行了研究.描述了最速下降算法、牛顿法、非线性FR共轭梯度法、非线性PRP共轭梯度法、非线性DY共轭梯度法等求解大规模无约束优化问题的有效算法以及精确线搜索、Wolfe线搜索、Armijo线搜索的搜索条件;着重研究了计算更为有效的适合求解无约束优化问题的超记忆梯度算法;在一类Wolfe型非精确线搜索条件下给出了一类超记忆梯度算法,并且在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性,为求解大规模无约束优化问题以及各种算法的比较提供了参考.

关键词：无约束优化、超记忆梯度法、全局收敛性

所属期刊栏目：23

分类号：O221.2(运筹学)

在线出版日期：2006-08-07（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：142-146