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一种基于wolfe线搜索下的谱共轭梯度法及其全局收敛性

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谱共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要方法.本文对文献的共轭梯度参数βMRIL进行修正,提出了一种新的谱共轭梯度法.该算法在每步迭代时产生的搜索方向始终为下降方向.在适当的条件下,证明了该算法在Wolfe线搜索下具有全局收敛性.数值试验表明,该算法可行有效.

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来源
《第十二届中国不确定系统年会暨第十六届中国青年信息与管理学者大会》|2014年|342-347|共6页
会议地点香港
作者
Qu Mingen; 屈明恩; Gao ShuPing; 高淑萍;
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作者单位

中国运筹学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类最优化的数学理论;
关键词
无约束优化; 谱共轭梯度法; 全局收敛性; Wolfe线搜索;

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