结合Armijo步长搜索的一类新记忆梯度算法及其收敛特征

• 作者: 刘新海 孙清滢
• 来源期刊: 中国石油大学学报(自然科学版)
• 关键词: 非线性规划 共轭梯度 Armijo步长搜索 收敛性 数值实验
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 信息技术与基础科学
• 页码范围: 129-132
• 页数: 4页
• 分类号: O221.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-5870.2003.05.038

摘要

对于求解无约束规划的共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数,给定一个假设条件,确定它的一个取值范围,以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向, 由此提出了一类新的记忆梯度算法.在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,同时给出了结合FR、PR、HS共轭梯度算法的修正形式.数值实验表明,新算法比Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度法更稳定、更有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙清滢	石油大学应用数学系	21	82	5.0	8.0
2	刘新海	石油大学应用数学系	5	45	3.0	5.0