大规模优化问题的一个具有充分下降性的共轭梯度算法

• 作者: 关履泰 喻高航
• 来源期刊: 数值计算与计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 无约束优化 共轭梯度方法 线搜索 全局收敛性
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 183-190
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 3579字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3266.2006.03.004

摘要

本文基于修正的共轭梯度公式,提出了一个具有充分下降性的共轭梯度算法,该算法不需要线搜索,其步长由固定的公式给出.某种程度上,该算法利用了目标函数的二次信息,对目标函数的(近似)二次模型采取了精确线搜索,每步都只需要计算一次梯度值,特别适合大规模优化计算.本文还给出了该算法的全局收敛性分析,并得到强收敛结果.数值实验表明这种算法是很有应用前景的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关履泰	中山大学科学计算与计算机应用系	41	262	8.0	14.0
2	喻高航	中山大学科学计算与计算机应用系	2	24	2.0	2.0