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在修正PRP共轭梯度法的基础上,提出了求解无约束优化问题的一个充分下降共轭梯度算法,证明了算法在Wolfe线搜索下全局收敛,并用数值实验表明该算法具有较好的数值结果. 相似文献
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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. 相似文献
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本文研究了大规模无约束优化问题,利用BFGS逼近搜索方向,提出了两种关于HSDY方法的自适应共轭梯度算法(HSDY1和HSDY2).新算法具有充分下降性和全局收敛性.数值实验表明,新方法比HSDY的计算性能更优. 相似文献
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本文讨论了共轭下降法的全局收敛性,对于共轭下降法,建立了两个新的全局收敛性结果,这些结果是文(1)结果的推广。 相似文献
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共轭下降法的全局收敛性 总被引:22,自引:1,他引:21
共轭下降法最早由Fletcher提出,本文证明了一类非精确线搜索条件能保证共轭下的降法的收敛性,并且构造了反例表明,如果线搜索条件放松,则共轭下降法可能不收敛,此外,我们还得到了与Flecher-Reeves方法有关的一类方法的结论。 相似文献
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共轭梯度法是一类非常重要的用于解决大规模无约束优化问题的方法. 本文通过修正的BFGS公式提出了一个新的共轭梯度方法. 该方法具有不依赖于线搜索的充分下降性. 对于一般的非线性函数, 证明了该方法的全局收敛性. 数值结果表明该方法是有效的. 相似文献
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共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题最有效的方法之一.对HS共轭梯度法参数公式进行改进,得到了一个新公式,并以新公式建立一个算法框架.在不依赖于任何线搜索条件下,证明了由算法框架产生的迭代方向均满足充分下降条件,且在标准Wolfe线搜索条件下证明了算法的全局收敛性.最后,对新算法进行数值测试,结果表明所改进的方法是有效的. 相似文献
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修正Hestenes-Stiefel共轭梯度算法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文探讨了Hestenes-Stiefel(HS)共轭梯度算法的收敛性条件.在无充分下降性条件下,证明了一种修正的HS共轭梯度算法的整体收敛性. 相似文献
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关于共轭梯度法的下降性和收敛性 总被引:2,自引:0,他引:2
本文给出了重新开始的一个准则,其准则是为保证共轭梯度法的下降性,我们不仅得到了具有不同参数选择的一般共轭梯度法的收敛性,而且将Ref.1中的结论给予推广。 相似文献
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本文在文献[1]中提出了一类新共轭梯度法的基础上,给出求解无约束优化问题的两类新的非线性下降共轭梯度法,此两类方法在无任何线搜索下,能够保证在每次迭代中产生下降方向.对一般非凸函数,我们在Wolfe线搜索条件下证明了两类新方法的全局收敛性. 相似文献
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