无约束最优化问题在计划经济、工程设计、交通运输、生产管理、军事国防以及工程技术等领域都有着广泛的应用.因而寻求最快速有效......

本文研究一种新的对角稀疏拟牛顿法,为节省计算量和存贮量,这种算法限制拟牛顿法中的矩阵为对角矩阵,在每次迭代中利用近似拟牛顿......

本文提出了一类求解无约束优化问题的修正的HS共轭梯度法.该算法每步都可产生一个充分下降方向,并且在适当条件下,证明该算法在非......

共轭梯法是最优化理论中解决实际问题的一类重要方法,它解决无约束优化问题,特别是解决大规模问题具有很大的实用价值,因此它是现......

提出一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,采用Armijo搜索产生搜索步长,在......

利用Ｂｙｒｄ和Ｎｏｃｅｄａｌ给出的ψ函数，采用一种比Ｗｏｌｆｅ搜索更广泛的搜索技术，对凸函数证明了非拟Ｎｅｗｔｏｎ非凸族的全局收敛性。......

本文对线性约束优化问题提出了一个新的广义梯度投影法,该算法采用了非精确线性搜索,并在每次迭代运算中结合了广义投影矩阵和变尺......

共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种常用的最优化方法，它对一般目标函数的无约束优化问题的求解有较高的效率，常见的共轭梯度法有......

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文献中，韦（Wei Z．）用k次迭代的矩阵函数f＋（x-xk）^TAk（x-xk）来代替简单函数f（f是给定问题的目标函数），Ak为给定的对称正定矩阵，并给出了一些新的......

对无约束优化问题提出了对角稀疏拟牛顿法,该算法采用了Armijo非精确线性搜索,并在每次迭代中利用对角矩阵近似拟牛顿法中的校正矩......

本文讨论求解无约束最优化问题的DFP算法的全局收敛性问题。设步长满足Armijo非精确搜索条件,证明了对严格凸二次函数最小值问题,D......