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摘要:
对于大规模无约束优化问题,本文提出了一个充分下降的共轭梯度法公式,并建立相应的算法.该算法在不依赖于任何线搜索条件下,每步迭代都能产生一个充分下降方向.若采用标准Wolfe非精确线搜索求步长,则在常规假设条件下可获得算法良好的全局收敛性.最后,对算法进行大规模数值试验,并采用Dolan和Moré的性能图对试验效果进行刻画,结果表明该算法是有效的.
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文献信息
篇名 一个充分下降的有效共轭梯度法
来源期刊 计算数学 学科
关键词 无约束优化 共轭梯度法 充分下降性 全局收敛性
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 415-424
页数 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 简金宝 广西大学数学与信息科学学院 70 523 14.0 18.0
3 江羡珍 玉林师范学院数学与信息科学学院广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室 22 145 8.0 11.0
6 尹江华 广西大学数学与信息科学学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
无约束优化
共轭梯度法
充分下降性
全局收敛性
研究起点
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0254-7791
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16开
北京海淀区中关村东路55号
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1979
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