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Wolfe线搜索下一类记忆梯度算法的全局收敛性(英文)
引用本文:陈翠玲,韩彩虹,罗荔龄,陈 玉.Wolfe线搜索下一类记忆梯度算法的全局收敛性(英文)[J].应用数学,2018,31(4):884-889.
作者姓名:陈翠玲  韩彩虹  罗荔龄  陈 玉
作者单位:广西师范大学数学与统计学院;匹兹堡大学计算与信息学院
摘    要:在本文中,首先我们提出一个记忆梯度算法,并讨论其在Wolfe线搜索下的下降性和全局收敛性.进一步地,我们将此算法推广到更一般的情形.最后,我们对这类记忆梯度方法的数值表现进行测试,并与PRP, FR, HS, LS, DY和CD共轭梯度法进行比较,数值结果表明这类算法是有效的.

关 键 词:无约束优化    记忆梯度方法    Wolfe线搜索    全局收敛性
收稿时间:2017/12/30 0:00:00
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