一个新的具有充分下降性的混合共轭梯度算法

本文提出了一种新的求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法.通过构造新的β_k公式,并由此提出一个不同于传统方式的确定搜索方向的方法,使得新算法不但能自然满足下降性条件,而且这个性质与线性搜索和目标函数的凸性均无关.在较弱的条件下,我们证明了新算法的全局收敛性.数值结果亦表明了该算法的有效性.     

具有充分下降性的两个共轭梯度法

对无约束优化问题,本文给出了两个改进的共轭梯度法公式.在不依赖于任何线搜索条件下,由新公式所产生的算法方向均是充分下降的,且在标准Wolfe非精确线搜索条件下,算法都具有全局收敛性.最后,对新算法进行大量的比对试验,数值结果表明所提方法是有效的.     

具有充分下降性的改进FR共轭梯度法

本文研究了大规模无约束优化问题,提出了一个基于改进的FR共轭参数公式的共轭梯度法.不依赖于任何线搜索准则,算法所产生的搜索方向总是充分下降的.在标准Wolfe线搜索准则下,获得了新算法的全局收敛性.最后,对所提出的算法进行了初步数值实验,其结果表明所改进的方法是有效的.     

一类具有充分下降性的谱共轭梯度法

谱共轭梯度法是经典共轭梯度法的一种重要推广,是求解大规模无约束优化问题的有效方法之一,其中谱参数的设计尤为重要。本文通过构造一个新的谱参数且要求共轭参数满足一定条件,建立一个新的谱共轭梯度法框架。常规假设条件下,使用强Wolfe非精确线搜索准则产生步长,证明新算法框架具有充分下降性及全局收敛性。最后,基于新算法框架,选择满足条件的现有共轭参数进行数值测试,并与其他数值效果较好的算法进行比较,结果显示基于本文新算法框架所建立的算法是有效的。     

一个充分下降的有效共轭梯度法

对于大规模无约束优化问题,本文提出了一个充分下降的共轭梯度法公式,并建立相应的算法.该算法在不依赖于任何线搜索条件下,每步迭代都能产生一个充分下降方向.若采用标准Wolfe非精确线搜索求步长,则在常规假设条件下可获得算法良好的全局收敛性最后,对算法进行大规模数值试验,并采用Dolan和More的性能图对试验效果进行刻画,结果表明该算法是有效的.     

一种具有充分下降性的三项共轭梯度法

提出了一种带两个参数的三项共轭梯度法,新算法具有如下特点:1)满足共轭性条件;2)自动具有充分下降性;3)新的搜索方向具有更大的下降量.在合适的条件下,证明了算法在强Wolfe线搜索下具有全局收敛性.最后对新算法进行了数值实验,结果表明算法对求解无约束优化问题是有效的.     

一个充分下降的改进HS共轭梯度法

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.     

一种具有充分下降性的LS型三项共轭梯度法

三项共轭梯度法作为二项共轭梯度法的一种拓展形式,亦是求解大规模无约束问题的有效方法之一.通过构造一个新的共轭参数与三项参数,并在某一限制条件下选择最速下降方向作为重启方向,进而建立了一种新的修正LS型三项共轭梯度算法.使用强Wolfe非精确线搜索产生步长时,证明了新算法具有充分下降性与全局收敛性.最后,对算法进行数值试...     

无约束优化的一个充分下降共轭梯度算法

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.     

一类新的具有充分下降条件和强收敛性的共轭梯度法

本文研究了求解无约束优化问题的WYL共轭梯度法.利用修正迭代格式,得到了算法在每步迭代能产生不依赖于搜索条件的充分下降方向.同时,在原算法中关于Wolfe条件中参数去掉的情况下,获得了本文算法是强收敛的.数值实验说明本文算法可以有效求解测试问题.     

一类新的具有充分下降条件和强收敛性的共轭梯度法（英文）

本文研究了求解无约束优化问题的WYL共轭梯度法.利用修正迭代格式,得到了算法在每步迭代能产生不依赖于搜索条件的充分下降方向.同时,在原算法中关于Wolfe条件中参数去掉的情况下,获得了本文算法是强收敛的.数值实验说明本文算法可以有效求解测试问题.     

关于共轭梯度法的下降性和收敛性

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。     

种求解非线性无约束优化问题的充分下降的共轭梯度法

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.     

一种求解非线性无约束优化问题的充分下降的共轭梯度法

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.     

基于函数下降量的共轭梯度法

本文提出了一种计算共轭梯度法中主要参数βk的新形式,它的计算与目标函数的下降量有关.并且还构造了它的一种杂交形式.利用了βk的新形式及其杂交形式的共轭梯度法都是收敛的.大量的数值实验表明它们是非常有效和稳健的,能用于大规模科学计算.     

一个自适应Dai-Liao共轭梯度法

共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的经典方法之一.基于搜索方向矩阵的谱条件数,给出了一个Dai-Liao(DL)共轭梯度法中参数的自适应形式,提出一种自适应DL共轭梯度算法.在适当的条件下,对于一致凸的目标函数证明了该方法具有全局收敛性.数值结果表明,提出的方法是可行的.     

一类无充分下降条件的非单调共轭梯度法的全局收敛性分析

In [3] Liu et al. investigated global convergence of conjugate gradient methods.In that paper they allowed βk to be selected in a wider range and the global convergence of the corresponding algorithm without sufficient decrease condition was proved. This paper investigates global convergence of nonmonotone conjugate gradient method under the same conditions.     

Wolfe线搜索下一个全局收敛的混合共轭梯度法

对无约束优化问题, 本文给出了一个新的混合共轭梯度法公式. 在标准Wolfe非精确线搜索下,证明了由新公式所产生的算法具有下降性和全局收敛性, 并对算法进行了数值试验, 其结果表明该算法是有效的.     

一种混合的HS-DY共轭梯度法

本文在HS方法和DY方法的基础上,综合两者的优势,提出了一种求解无约束优化问题的新的混合共轭梯度法.在Wolfe线搜索下,不需给定下降条件,证明了算法的全局收敛性.数值试验表明,新算法较之HS方法和PR方法更加有效.     

新的全局收敛的混合共轭梯度法

新的全局收敛的混合共轭梯度法王宇平（西安电子科技大学应用数学系，西安７１００７１）游兆永（西安交通大学应用数学研究中心，西安７１００４９）一、前言对于无约束最优化问题共轭梯度法是通过如下的迭代序列来逼近ｆ（ｘ）的极小点，其中Ｓｋ为第ｋ次迭代的搜索方向...