10.3969/j.issn.1000-3266.2006.03.004
大规模优化问题的一个具有充分下降性的共轭梯度算法
本文基于修正的共轭梯度公式,提出了一个具有充分下降性的共轭梯度算法,该算法不需要线搜索,其步长由固定的公式给出.某种程度上,该算法利用了目标函数的二次信息,对目标函数的(近似)二次模型采取了精确线搜索,每步都只需要计算一次梯度值,特别适合大规模优化计算.本文还给出了该算法的全局收敛性分析,并得到强收敛结果.数值实验表明这种算法是很有应用前景的.
无约束优化、共轭梯度方法、线搜索、全局收敛性
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60475042;香港中山大学校科研和教改项目
2006-10-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
183-190