一个基于定步长技术的超记忆梯度法

• 作者: 刘元文 欧宜贵 马巍
• 来源期刊: 应用数学
• 学科: 数学
• 关键词: 无约束优化 定步长技术 超记忆梯度法 数值试验
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 74-82
• 页数: 9页
• 分类号: O221
• 语种: 中文

摘要

基于定步长技术,本文给出一种求解无约束优化问题的超记忆梯度算法,从而避免每步都执行线搜索.在一定条件下证明该算法具有全局收敛性和局部线性收敛率.由于该方法不用计算和存储矩阵,故适合于求解大规模优化问题.数值试验表明该算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧宜贵		35	158	7.0	11.0
2	刘元文		2	1	1.0	1.0
3	马巍		1	0	0.0	0.0