一个新的超记忆梯度法及全局收敛性

• 作者: 李双安 程慧燕 陈凤华
• 来源期刊: 海南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 无约束优化 超记忆梯度法 非单调线搜索 全局收敛性 数值实验
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 基础理论与应用研究
• 页码范围: 237-241
• 页数: 5页
• 分类号: O224
• 字数: 2831字
• 语种: 中文

摘要

文章提出了一个新的超记忆梯度法解决无约束优化问题.该算法沿着目标函数的下降方向进行搜索,每步迭代提出的算法都充分地利用了前面多步迭代信息,避免目标函数海瑟阵的储存和计算,因此它适合解决大规模无约束优化问题.在适当的假设条件下,证明了所提出的算法具有全局收敛性.数值实验表明此算法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程慧燕	河南理工大学万方科技学院公共基础教学部	16	6	2.0	2.0
2	陈凤华	河南理工大学万方科技学院公共基础教学部	12	5	2.0	2.0
3	李双安	河南理工大学万方科技学院公共基础教学部	7	1	1.0	1.0