基于最小二乘修正的混合HS和DY共轭梯度法

陈贞晶

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基于最小二乘修正的混合HS和DY共轭梯度法

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cqvip:共轭梯度法主要用来求解大规模无约束问题,具有所需存储量小、强收敛性和计算方便等特点。针对混合的Hestenes-Stiefel和Dai-Yuan共轭梯度方法,采用最小二乘的思想,通过极小化混合的方法和充分下降的三项共轭梯度法的搜索方向之间的距离之差,求解混合参数,使得混合的Hestenes-Stiefel和Dai-Yuan方法在Wolfe线搜索下满足充分下降性和对一致凸函数全局收敛。与Hager-Zhang和Dai-Kou提出的方法比较,修正后的方法在计算上更有优势。

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来源
《重庆科技学院学报（自然科学版）》 |2019年第5期|44-49|共6页
作者
陈贞晶;
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作者单位

重庆师范大学数学科学学院重庆 401331;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类最优化的数学理论;
关键词
共轭梯度法; Wolfe线搜索; 最小二乘法; 一致凸函数; 全局收敛;

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专利

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6. 非单调线搜索下的混合HS-DY算法 [C] . . 中国运筹学会第九届学术交流会 . 2008
7. 基于Dai-Kou三项共轭梯度法的修正算法 [A] . 张翔 . 2019

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