一种新的非线性共轭梯度法的全局收敛性

基于标准Wolfe线搜索条件,提出一种新的线搜索：αk满足f（xk＋αkdk）-f（xk）≤max{δαkgTkdk,-γα^2k‖dk‖^2} 和 g（xk＋αkdk）^Tdk≥max{σgk^Tdk,-2σαk‖dk‖^2},并在此基础上给出了一种新的非线性共轭梯度算法及其全局收敛性定理.     

强Wolfe线搜索下一种共轭梯度法的全局收敛性

本文给出了一种新的共轭梯度法公式,在强Wolfe线搜索条件下给出了新公式的充分下降性和由新公式所产生的算法,并证明了新算法的全局收敛性.     

一种充分下降的CD共轭梯度法及其收敛性

基于已有的CD方法,提出了一种改进的CD共轭梯度法(MCD算法).该算法产生的搜索方向为充分下降方向,且这一性质与所采用的线搜索方法无关;并在一定的条件下证明了该算法基于Wolfe线搜索求解非凸优化问题的全局收敛性.     

一个新的PRP共轭梯度法的全局收敛性

提出了一个不依赖线搜索且具有充分下降性的新的共轭梯度法(ZPRP法),并证明了ZPRP方法在强Wolfe搜索条件下全局收敛.     

一种新线搜索下DY共轭梯度法的全局收敛性

给出一种求解无约束优化问题的新线搜索,证明由新线搜索和DY公式产生的算法具有全局收敛性,再对此算法进行数值试验,并将其数值结果与Wolfe线搜索下PRP方法、DY方法以及另外几种线搜索下DY共轭梯度法的数值结果进行比较来验证新算法是有效的.     

一个新的共轭梯度类型方法

给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法,证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且该算法给出了比较好的数值结果.     

一类共轭梯度算法的收敛性

对无约束最优化问题minfx∈R^n（x）,提出了一类与βk^HS相关的共轭梯度算法,采用强Wolfe搜索,在较弱的条件下,证明了其充分下降性和全局收敛性．     

广义Wolfe线搜索下一类新共轭梯度法的全局收敛性

对求解无约束最优化问题的共轭梯度法中的方向参数βk给定一个假设条件,确定其取值范围以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,并在较弱的条件下讨论了算法在广义Wolfe线搜索下的全局收敛性。     

具有充分下降性的共轭梯度法及其收敛性

提出了一类新的共轭梯度方法.该方法无需线搜索而具有充分下降性,在Wolfe-Powell线搜索下该方法具有全局收敛性.数值试验表明该方法具有良好的数值结果.     

一种新共轭梯度法的全局收敛性

在文献[4,5]的基础上,提出求解无约束优化问题的共轭梯度公式中βk参数的一种新的计算公式:kβ 1=μ‖gk 1‖2dTkyk,0<μ<1;对标准W olf搜索条件进行推广,得到一种新的算法,并证明了算法的全局收敛性.     

一个共轭梯度方法的全局收敛性

给出一种较弱的线搜索:寻找一个步长tk=jρkΔk满足f(xk jρdk)-f(xk)≤αjρgkTdk-m2(jρ)2‖dk‖2,α∈(0,1),ρ∈(0,1),m>0和gkT 1dk 1<0,将此线搜索应用于求解共轭梯度公式的βk*,得到一种新共轭梯度算法,并证明新算法具有全局收敛,用数值实验说明新算法是有效的.     

改进的多参数非线性共轭梯度法的全局收敛性

利用共轭条件,提出一个改进的多参数共轭梯度法,并证明了算法在SWP线性搜索下具有全局收敛性.     

一种线搜索下DY共轭梯度法的全局收敛性

利用王长钰等人提出的一种新型线搜索条件对Dai-Yuan非线性共轭梯度法进行了研究。根据这一新型的线搜索条件,结合DY共轭梯度法的方向计算公式,我们在文中提出了一个求解非线性无约束优化问题的算法。当搜索方向为下降方向时,给出了算法的全局收敛性结果及证明过程。     

改进的FR共轭梯度算法及其全局收敛性

给出一种求解无约束优化问题的改进的FR共轭梯度算法,证明该算法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性和较好的全局收敛性,并用数值试验说明新算法是有效的。     

一种求解无约束优化问题的新混合共轭梯度法

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.