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一类新的记忆梯度法及其收敛性

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摘要

本文着重研究求解无约束优化问题的记忆梯度法,利用当前和前面一步迭代点的信息产生下降方向,采用Armijo 线性搜索确定步长,得到了一类新的无约束优化算法.新算法在较弱的条件下具有全局收敛性和线性收敛速率,并且不用计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题.数值试验表明算法是有效的.

著录项

来源
《工程数学学报》 |2010年第4期|637-642|共6页
作者
汤京永; 董丽;
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作者单位

信阳师范学院数学与信息科学学院,信阳464000;

上海交通大学数学系,上海200240;

信阳师范学院数学与信息科学学院,信阳464000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类非线性规划;
关键词
无约束优化; 记忆梯度法; 全局收敛性; 线性收敛速率;

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