一个新的无约束优化超记忆梯度算法

• 作者: 时贞军
• 来源期刊: 数学进展
• 学科: 数学
• 关键词: 无约束优化 超记忆梯度算法 全局收敛性 数值实验
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 265-274
• 页数: 10页
• 分类号: O221.2
• 字数: 1613字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0917.2006.03.002

摘要

本文提出一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法利用当前点的负梯度和前一点的负梯度的线性组合为搜索方向,以精确线性搜索和Armijo搜索确定步长.在很弱的条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速度.因算法中避免了存贮和计算与目标函数相关的矩阵,故适于求解大型无约束优化问题.数值实验表明算法比一般的共轭梯度算法有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	时贞军	曲阜师范大学运筹与管理学院	28	233	7.0	15.0