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一個充分下降的改進(jìn)WYL共軛梯度法

2016-07-05 19:17:17黃禹銘陳倩
科技風(fēng) 2016年18期

黃禹銘 陳倩

摘 要:基于文[1-2]的WYL與JMJ共軛梯度法公式,本文提出了一個新的共軛梯度算法。新算法不僅自動滿足充分下降條件,而且在標(biāo)準(zhǔn)wolfe線搜索條件下全局收斂,最后對新算法所進(jìn)行數(shù)值測試結(jié)果(性能圖)也表明所提新算法是有效的。

關(guān)鍵詞:無約束優(yōu)化;共軛梯度法;標(biāo)準(zhǔn)Wolfe線搜索;充分下降

1 引言

共軛梯度法是求解大規(guī)模光滑無約束優(yōu)化問題min{f(x)|x∈Rn}較為簡單有效的方法之一,其迭代點列通常由如下公式產(chǎn)生:

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作者簡介:

黃禹銘,玉林高中創(chuàng)新中學(xué)委培生;

陳倩,本文通信作者,廣西大學(xué)碩士,從事最優(yōu)化理論與方法研究。

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