基于最小二乘修正的混合HS和DY共轭梯度法

• 作者: 陈贞晶
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 共轭梯度法 Wolfe线搜索 最小二乘法 一致凸函数 全局收敛
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究与计算机应用
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: O224
• 字数: 4222字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1980.2019.05.013

摘要

共轭梯度法主要用来求解大规模无约束问题,具有所需存储量小、强收敛性和计算方便等特点.针对混合的Hestenes-Stiefel和Dai-Yuan共轭梯度方法,采用最小二乘的思想,通过极小化混合的方法和充分下降的三项共轭梯度法的搜索方向之间的距离之差,求解混合参数,使得混合的Hestenes-Stiefel和Dai-Yuan方法在Wolfe线搜索下满足充分下降性和对一致凸函数全局收敛.与Hager-Zhang和Dai-Kou提出的方法比较,修正后的方法在计算上更有优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈贞晶	重庆师范大学数学科学学院	3	0	0.0	0.0