基于信赖域技术和修正拟牛顿方程的非单调超记忆梯度算法

摘要：

基于信赖域技术和修正拟牛顿方程,结合Neng-Zhu Gu非单调策略,设计新的求解无约束最优化问题的非单调超记忆梯度算法,分析算法的收敛性和收敛速度.新算法每次迭代节约了矩阵的存储量和计算量,算法稳定,适于求解大规模问题.数值试验结果表明新算法是有效的.

关键词：超记忆梯度算法、非单调规则、收敛性、收敛速度、数值试验

所属期刊栏目：37

分类号：O221.2(运筹学)

资助基金：国家自然科学基金项目61201455;中央高校基本科研业务费专项10CX04044A,11 CX06087A

在线出版日期：2013-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：191-196