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一类新的记忆梯度法及其全局收敛性

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摘要

研完了求解无约束优化问题的记忆梯度法,利用当前和前面迭代点的信息产生下降方向,得到了一类新的无约束优化算法,在Wolfe线性搜索下证明了其全局收敛性.新算法结构简单,不用计算和存储矩阵,适于求解大型优化问题.数值试验表明算法有效.

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来源
《纯粹数学与应用数学》 |2010年第2期|251-256|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,河南,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,河南,信阳,464000;

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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; Wolfe线性搜索; 全局收敛;

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