具有充分下降性的修正PRP算法及其收敛性

• 作者: 关履泰 喻高航
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 无约束优化 大规模优化 共轭梯度方法 全局收敛性
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 11-15,18
• 页数: 6页
• 分类号: O224|O241.5
• 字数: 3090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0529-6579.2006.04.003

摘要

共轭梯度法因其算法简单、存储需求小,非常适合于求解大规模优化问题.在所有的共轭梯度法中,PRP方法被认为是数值表现最好的方法之一.然而,对一般非凸函数,PRP方法即使采用精确线搜索也不能保证全局收敛.本文基于一个修正的PRP公式,提出了一类无需线搜索而具有充分下降性的共轭梯度算法.在一定条件下,建立了该算法的全局收敛性结果.数值试验表明这种改进是有效的.

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