带参数共轭梯度法簇的全局收敛性

摘要：

共轭梯度法是最优化中最常用的方法之一,广泛地应用于求解大规模优化问题,其中参数βk的不同选取可以构成不同的共轭梯度法.给出了一类含有三个参数的共轭梯度算法,这种算法能够在给定的条件下证明选定的βk在每一步都能产生一个下降方向,同时在强Wolfe线搜索下,这种算法具有全局收敛性.

关键词：无约束优化问题、非线性共轭梯度法、强Wolfe线搜索条件、共轭梯度参数、下降性、收敛性

所属期刊栏目：28

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：2014-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：281-290