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无约束最优化中两种改进共轭梯度法的收敛性证明
无约束最优化中两种改进共轭梯度法的收敛性证明
来源 :桂林电子科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhenlic0300
【摘 要】
:
对于无约束优化中已提出的两种改进共轭梯度算法:改进的DY算法(MDY)和新的混合HS-DY算法(NH),证明了其在Wolfe线搜索下的全局收敛性。证明中的关键技巧是利用DY算法公式的一个等价
【作 者】
:
周安娃
范浩
黄青群
【机 构】
:
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
【出 处】
:
桂林电子科技大学学报
【发表日期】
:
2011年1期
【关键词】
:
共轭梯度法
下降方向
全局收敛性
conjugate gradient method
descent direction
global convergenc
【基金项目】
:
国家自然科学基金(11061011), 广西高校优秀人才资助项目([2009]156)
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对于无约束优化中已提出的两种改进共轭梯度算法:改进的DY算法(MDY)和新的混合HS-DY算法(NH),证明了其在Wolfe线搜索下的全局收敛性。证明中的关键技巧是利用DY算法公式的一个等价公式,也正是由于该策略的运用,使得证明更为简化,进而得到了上述两种改进的共轭梯度法的全局收敛性。
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