推广的Wolfe搜索下一族共轭梯度法的全局收敛性

共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要的方法,尤其适用于大规模优化问题的求解.本文提出一族包含FR方法和CD方法的新的共轭梯度法,证明了其在推广的Wolfe非精确线搜索条件下具有全局收敛性.最后对算法进行了数值试验,试验结果验证了该算法的有效性。     

Wolfe线搜索下新的共轭梯度法的全局收敛性

共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要的方法.本文提出一族新的共轭梯度法,证明了其在推广的Wolfe非精确线搜索条件下具有全局收敛性.最后对算法进行了数值实验,实验结果验证了该算法的有效性.     

一类共轭梯度法的全局收敛性

共轭梯度法是求解大规模元约束优化同题的一种有效方法，本文提出一种新的共轭梯度法，证明了在推广的Wolfe线搜索条件下方法具有全局收敛性。最后对算法进行了数值试验，试验结果表明该算法具有良好的收敛性和有效性。     

无记忆拟牛顿方法的收敛性

本讨论了无约束最优化问题的无记忆拟牛顿方法的收敛性,给出了对于非凸目标函数,在非精确线搜索条件下,无记忆拟牛顿方法收敛性的几个充分性条件。     

求总极值的区间压缩方法

对求解无约束最优化问题 ,本文给出了一个区间压缩方法 .应用此方法能使函数值按几何级数收敛于 f (x)的极小值 ,并且计算量远小于郑权等人方法的计算量     

一族新的共轭梯度法的全局收敛性

共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要的方法,尤其适用于大规模优化问题的求解。本文提出一族新的共轭梯度法,证明了其在推广的Wolfe非精确线搜索条件下具有全局收敛性。最后对算法进行了数值试验,试验结果验证了该算法的有效性。