一种求解无约束优化问题的新混合共轭梯度法

唐天国

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在现有共轭梯度方法的基础上,提出一种新混合共轭梯度法来求解无约束最优化问题.该方法采用近似方法去逼近Hessen矩阵,克服了传统牛顿法求解Hessen矩阵中存在的计算量大等问题,并在强wolfe线搜索技术下给出该共轭梯度算法的全局收敛性证明.实验结果表明,与PRP(Polak-Ribiere-Polyak)方法和HYBRID(混合)方法相比较,该文提出的新混合共轭梯度算法的迭代时间少于前两者方法,说明该文方法可行、有效.

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来源
《西南师范大学学报：自然科学版》 |2019年第9期|34-39|共6页
作者
唐天国;
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作者单位

南充职业技术学院电子信息工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类规划论（数学规划）;
关键词
共轭梯度法; 无约束优化; 强Wolfe线搜索; 全局收敛性;

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