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A Class New Hybrid Conjugate Gradient Method for Unconstrained Optimization

机译:无约束优化的一类新的混合共轭梯度法

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摘要

In this paper, A class new parameter conjugate gradient method and a new hybrid conjugate gradient method are proposed. The global convergence of the algorithms are proved under the Wolfe line search without the descent condition. Numerical experiments show that the hybrid conjugate gradient algorithm is recommendable.
机译:本文提出了一类新的参数共轭梯度法和一种新的混合共轭梯度法。在没有下降条件的沃尔夫线搜索条件下证明了算法的全局收敛性。数值实验表明,混合共轭梯度算法是可取的。

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