论文摘要
优化算法研究,主要工作是给迭代点寻求可接受且有效的步长及可行的下降方向.在求解大规模无约束优化问题时,共轭梯度法被广泛应用.其中, Polak-Ribiere-Polyak方法 （简称:PRP方法）是众多共轭梯度法中数值表现相对较好的,但它在许多线搜索下并不具备全局收敛性,如何发挥PRP方法数值优良,而克服其收敛性差,是学者们致力探索的热点课题.本文提出新的PRP参数公式,并对Armijo线搜索方法进行修正,建立了新Armijo线搜索下的PRP共轭梯度算法,证明算法满足充分下降条件,并证明算法在适当条件下具有全局收敛性.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 韦春妙,庞建华,黄李韦,罗杰明
关键词: 无约束优化,共轭梯度法,新线搜索,全局收敛性
来源: 广西科技大学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 广西科技大学理学院
基金: 国家自然科学基金项目(11401117),广西自然科学基金项目(2018JJB110036),广西壮族自治区中青年教师基础能力提升项目(KY2016YB246)资助
分类号: O224
DOI: 10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2019.02.016
页码: 107-114
总页数: 8
文件大小: 1166K
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