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摘要:
In this paper, three new hybrid nonlinear conjugate gradient methods are presented, which produce suf?cient descent search direction at every iteration. This property is independent of any line search or the convexity of the objective function used. Under suitable conditions, we prove that the proposed methods converge globally for general nonconvex functions. The numerical results show that all these three new hybrid methods are efficient for the given test problems.
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文献信息
篇名 Three New Hybrid Conjugate Gradient Methods for Optimization
来源期刊 应用数学(英文) 学科 数学
关键词 CONJUGATE GRADIENT Method DESCENT Direction GLOBAL CONVERGENCE
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 303-308
页数 6页 分类号 O22
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研究主题发展历程
节点文献
CONJUGATE
GRADIENT
Method
DESCENT
Direction
GLOBAL
CONVERGENCE
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用数学(英文)
月刊
2152-7385
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
1878
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