导读:本文包含了约束共轭梯度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:共轭梯度法,无约束优化,强Wolfe线搜索,全局收敛性
约束共轭梯度论文文献综述
唐天国[1]（2019）在《一种求解无约束优化问题的新混合共轭梯度法》一文中研究指出在现有共轭梯度方法的基础上,提出一种新混合共轭梯度法来求解无约束最优化问题.该方法采用近似方法去逼近Hessen矩阵,克服了传统牛顿法求解Hessen矩阵中存在的计算量大等问题,并在强wolfe线搜索技术下给出该共轭梯度算法的全局收敛性证明.实验结果表明,与PRP(Polak-Ribiere-Polyak)方法和HYBRID(混合)方法相比较,该文提出的新混合共轭梯度算法的迭代时间少于前两者方法,说明该文方法可行、有效.(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年09期）
夏福全,陈龙卫[2]（2019）在《求解非线性无约束优化问题的新共轭梯度算法》一文中研究指出提出一类新的解无约束优化问题的共轭梯度法,将搜索方向由满足一个共轭条件变为满足多个共轭条件,从而充分利用前面迭代点信息;证明了新算法的全局收敛性。实验结果表明,新算法在求解非线性无约束优化问题具有一定研究价值。(本文来源于《荆楚理工学院学报》期刊2019年03期）
许春玲,孙颖异,李健,孙中波[3]（2019）在《一类线性等式约束优化的投影Dai-Yuan共轭梯度法及其全局收敛性》一文中研究指出针对具有等式约束的非线性最优化问题,提出了一类具有充分下降特性的投影Dai-Yuan共轭梯度法.在每次迭代过程中,算法均可得到充分下降的搜索方向.在适当条件下,证明了算法产生的搜索方向为可行下降方向,分析了算法的全局收敛性.数值结果表明算法是可行的、有效的.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
孙颖异,李健,孙中波,王增辉[4]（2019）在《求解无约束优化问题的两类修正的WYL共轭梯度方法》一文中研究指出针对无约束优化问题,通过修正共轭梯度参数,构造新的搜索方向,提出两类修正的WYL共轭梯度法.在每次迭代过程中,两类算法产生的搜索方向均满足充分下降性.在适当条件下,证明了算法的全局收敛性.数值结果表明算法是可行的和有效的.(本文来源于《应用数学》期刊2019年02期）
张君牧,舒勤[5]（2019）在《基于集员共轭梯度的约束自适应波束成形算法》一文中研究指出针对传统波束成形计算复杂度过大的问题,提出一种基于集员共轭梯度的约束自适应波束成形算法。运用共轭梯度算法原理,在期望信号功率保留的约束条件下使输出方差最小,得到权重向量,避免计算输入信号的协方差逆矩阵,有效达到收敛。集员方法运用时变边界约束条件,实行数据选择性更新,减少计算复杂度。该算法运用集员方法和共轭梯度,避免重复计算,得到有效的权重向量,保证良好的收敛性能。又对算法进行计算复杂度和收敛性能分析。仿真结果表明,与其他传统算法相比,该算法在保证良好的收敛性能的同时,大大减少了计算复杂度。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年01期）
王松华,黎勇[6]（2018）在《求解大规模无约束优化问题的一种新的PRP叁项共轭梯度法》一文中研究指出提出了一种修正Polak—Ribiere—Polyak(PRP)叁项共轭梯度算法,在Yuan-Wei-Lu不精确线搜索下,求解大规模无约束优化问题.在适当的条件下,新算法具有充分下降性和信赖域特征,对于非凸函数具有全局收敛性.初步的数值实验表明,新算法比相似算法更有效.(本文来源于《广西民族大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
李春念,袁功林[7]（2018）在《求解无约束问题的修正PRP共轭梯度算法》一文中研究指出提出了一种改进的PRP共轭梯度算法,其搜索方向自动具有充分下降性和信赖域性质,且在一定条件下,具有全局收敛性.数值结果表明该算法对求解无约束光滑问题是有效的.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2018年09期）
Tsegay,Giday,Woldu,张海斌,张鑫,张芳[8]（2018）在《种求解非线性无约束优化问题的充分下降的共轭梯度法》一文中研究指出共轭梯度法是一类具有广泛应用的求解大规模无约束优化问题的方法.提出了一种新的非线性共轭梯度(CG)法,理论分析显示新算法在多种线搜索条件下具有充分下降性.进一步证明了新CG算法的全局收敛性定理.最后,进行了大量数值实验,其结果表明与传统的几类CG方法相比,新算法具有更为高效的计算性能.(本文来源于《运筹学学报》期刊2018年03期）
谢雪梅,宋迎春,夏玉国[9]（2019）在《区间约束平差模型的共轭梯度积极集算法》一文中研究指出主要研究参数带有区间约束的平差算法,通过把平差问题转化成一个带有区间约束的二次规划问题,利用积极集对二次规划问题进行划分与重组,结合无约束共轭梯度优化算法,给出了带有区间约束的平差算法,并同时给出了参数解的精度评估。由于投影梯度法可以迅速改变积极约束集的构成,新的算法比经典的积极集法效率更高,可以降低模型的不适定性,保持参数先验信息中的统计、几何或物理意义,适合于求解大规模的带有区间约束的平差问题。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2019年09期）
师娟娟[10]（2018）在《无约束优化的谱共轭梯度法研究》一文中研究指出谱共轭梯度法集共轭梯度法与谱方法的优势于一体,是众多解决无约束优化问题方法中常见的一种.基于经典的共轭系数的选取,如何修正共轭系数并选择恰当的谱系数是谱共轭梯度法探讨的热门,在此基础上,选取合适的线搜索策略也值得探索.本文基于现有研究,提出了一些更有效的方法:第一,通过对胡等人的非单调线搜索策略进行修正,提出一类修正的非单调谱共轭梯度法.基于修正的非单调线搜索策略,一方面在确定搜索方向时,采用了重开始技术,保证了修正算法的下降性和收敛性.另一方面,给出新的共轭系数,提出另一种非单调谱共轭梯度法,且建立了算法的收敛性.将新的方法应用到非负矩阵分解中,数值实验效果良好.第二,基于sun等人的叁项修正的PRP共轭梯度法,考虑将拟牛顿方程和修正的拟牛顿方程应用于该方法以求得到谱参数,从而提出一类新的谱共轭梯度法.由该方法产生的搜索方向是下降方向,且不依赖于任何的线搜索技术.结合强Wolfe线搜索策略,给出了算法的收敛性分析.数值实验结果表明,新算法的效果优于叁项修正的PRP共轭梯度法.(本文来源于《桂林电子科技大学》期刊2018-06-09）
约束共轭梯度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出一类新的解无约束优化问题的共轭梯度法,将搜索方向由满足一个共轭条件变为满足多个共轭条件,从而充分利用前面迭代点信息;证明了新算法的全局收敛性。实验结果表明,新算法在求解非线性无约束优化问题具有一定研究价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
约束共轭梯度论文参考文献
[1].唐天国.一种求解无约束优化问题的新混合共轭梯度法[J].西南师范大学学报(自然科学版).2019
[2].夏福全,陈龙卫.求解非线性无约束优化问题的新共轭梯度算法[J].荆楚理工学院学报.2019
[3].许春玲,孙颖异,李健,孙中波.一类线性等式约束优化的投影Dai-Yuan共轭梯度法及其全局收敛性[J].东北师大学报(自然科学版).2019
[4].孙颖异,李健,孙中波,王增辉.求解无约束优化问题的两类修正的WYL共轭梯度方法[J].应用数学.2019
[5].张君牧,舒勤.基于集员共轭梯度的约束自适应波束成形算法[J].系统工程与电子技术.2019
[6].王松华,黎勇.求解大规模无约束优化问题的一种新的PRP叁项共轭梯度法[J].广西民族大学学报(自然科学版).2018
[7].李春念,袁功林.求解无约束问题的修正PRP共轭梯度算法[J].西南大学学报(自然科学版).2018
[8].Tsegay,Giday,Woldu,张海斌,张鑫,张芳.种求解非线性无约束优化问题的充分下降的共轭梯度法[J].运筹学学报.2018
[9].谢雪梅,宋迎春,夏玉国.区间约束平差模型的共轭梯度积极集算法[J].武汉大学学报(信息科学版).2019
[10].师娟娟.无约束优化的谱共轭梯度法研究[D].桂林电子科技大学.2018