基于新的步长搜索下的记忆梯度法收敛性分析

• 作者: 孙中波 段复建 范林 谭玲
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 无约束优化 记忆梯度法 全局收敛性 步长搜索
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 498-500
• 页数: 3页
• 分类号: O221.2
• 字数: 2431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2007.06.015

摘要

根据最速下降算法、拟牛顿法、FR共轭梯度法、PRP共轭梯度法等,求解大规模无约束优化问题的有效算法、精确线搜索与Wolfe线搜索等的搜索条件,着重对计算更为有效的适合求解无约束优化问题的记忆梯度算法进行研究.基于Wolfe非精确线搜索提出一种新的步长搜索方法,对记忆梯度算法进行改进.最后证明改进的算法在较弱的条件下是全局收敛的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段复建	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	77	167	6.0	8.0
2	孙中波	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	4	14	2.0	3.0
3	谭玲	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	4	10	2.0	3.0
4	范林	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	4	8	2.0	2.0