超记忆梯度算法的全局收敛性

• 作者: 杜守强 王春杰 陈元媛
• 来源期刊: 上海第二工业大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 无约束优化 超记忆梯度法 全局收敛性
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 142-146
• 页数: 5页
• 分类号: O221.2
• 字数: 1512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4543.2006.02.011

摘要

对无约束优化算法进行了研究.描述了最速下降算法、牛顿法、非线性FR共轭梯度法、非线性PRP共轭梯度法、非线性DY共轭梯度法等求解大规模无约束优化问题的有效算法以及精确线搜索、Wolfe线搜索、Armijo线搜索的搜索条件;着重研究了计算更为有效的适合求解无约束优化问题的超记忆梯度算法;在一类Wolfe型非精确线搜索条件下给出了一类超记忆梯度算法,并且在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性,为求解大规模无约束优化问题以及各种算法的比较提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜守强	青岛大学数学科学院	22	75	5.0	7.0
2	陈元媛	青岛大学数学科学院	8	43	5.0	6.0
3	王春杰		5	5	2.0	2.0