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Global Convergence of a Modified LS Method

机译:修正的LS方法的全局收敛性

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摘要

The LS method is one of the effective conjugate gradient methods in solving the unconstrained optimization problems. The paper presents a modified LS method on the basis of the famous LS method and proves the strong global convergence for the uniformly convex functions and the global convergence for general functions under the strong Wolfe line search. The numerical experiments show that the modified LS method is very effective in practice.
机译:LS方法是解决无约束优化问题的有效共轭梯度方法之一。本文在著名的LS方法的基础上提出了一种改进的LS方法,并证明了在强Wolfe线搜索下均匀凸函数的强全局收敛性和一般函数的全局收敛性。数值实验表明,改进的LS方法在实际中是非常有效的。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2012年第4期|p.910303.1-910303.9|共9页
  • 作者

    Liu JinKui; Du Xianglin;

  • 作者单位

    School of Mathematics and Statistics, Chongqing Three Gorges University, Chongqing 404000, China;

    School of Mathematics and Statistics, Chongqing Three Gorges University, Chongqing 404000, China;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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