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1.
文章给出了一个改进的共轭梯度公式及新公式的相关性质,新公式和DY公式结合得到一个混合共轭梯度法,新算法在Wolf线搜索下产生一个下降方向;并证明了算法的全局收敛性,给出了数值例子. 相似文献
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文章给出了一个改进的共轭梯度公式及新公式的相关性质,新公式和DY公式结合得到一个混合共轭梯度法,新算法在Wolf线搜索下产生一个下降方向;并证明了算法的全局收敛性,给出了数值例子. 相似文献
4.
姜合峰 《太原师范学院学报(自然科学版)》2002,1(2):15-17
本文提出了一种计算βk的新公式,即提出了一种新的共轭梯度法,证明了一种非精确线性搜索能够保证这种算法的下降性和全局收敛性. 相似文献
5.
对于含约束不等式的最优化问题,给出一种双参数罚函数形式,提出了一个求解这种罚函数无约束优化问题的FR共轭梯度法,研究了它的收敛性.数值实验表明该算法是可行的. 相似文献
6.
针对无约束优化问题, 提出一种新的充分下降共轭梯度法. 该算法在每次迭代过程中, 产生的搜索方向均为充分下降方向. 在适当条件下, 证明了算法的全局收敛性. 数值结果表明算法是可行和有效的. 相似文献
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一类基于Grippo线搜索的共轭梯度法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文考虑求解无约束最优化问题的共轭梯度法,基于传统的FR和PRP算法,综合考虑二者的优势,提出了一类新型共轭梯度算法,在Grippo线搜索下证明了其全局收敛性.依照本算法,我们取得了比较理想的数值结果. 相似文献
9.
本文对无约束最优化问题:min f(x),x∈R^n.提出一种新的共轭梯度法.该算法中参数βκ采用一种新取法.并结合广义Curry线搜索及n步重新开始策略.在关于目标函数较弱条件假设下,证明了所给算法的全局收敛性. 相似文献
10.
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。 相似文献
11.
结合子空间思想和Liu-Storey(LS)共轭梯度法,提出了求解大规模非负约束优化问题的可行共轭梯度算法,并分析了算法在Armijo型线性搜索下的全局收敛性.数值实例表明该算法是有效的. 相似文献
12.
针对无约束优化问题, 提出一种新的混合杂交共轭梯度法, 该方法在不采用Wolfe搜索的条件下, 保证了算法的全局收敛性, 并在每次迭代过程中,
均可得到初始的自适应步长和充分下降方向. 数值结果表明, 该算法可行、 有效. 相似文献
均可得到初始的自适应步长和充分下降方向. 数值结果表明, 该算法可行、 有效. 相似文献
13.
针对非线性等式和不等式约束优化问题,结合罚函数法,提出了一个共轭投影梯度法,在适当的假设条件下,证明了该方法的全局收敛性,由于使用了目标函数的二阶导数信息,该算法的超线性收敛速度也能得到保证,数值结果表明,该算法是有效的。 相似文献
14.
共轭梯度法是求解大规模无约束问题的一种有效方法,本文针对算法的优劣主要依赖于步长因子和搜索方向的特点,结合共轭梯度法的共轭性质,在HS方法和DY方法的基础上,提出了一种混合共轭梯度法,并证明了全局收敛性. 相似文献
15.
针对非线性等式和不等式约束优化问题,结合罚函数法,提出一个共轭投影梯度法,并证明该方法的全局收敛性,给出有效的数值实验. 相似文献
16.
无约束优化问题的一个新的杂交共轭梯度法 总被引:1,自引:0,他引:1
给出一个新的杂交共轭梯度法.不仅其全局收敛性很容易被证明,而且它避免了产生小步长的倾向.此外,该方法在初始数值结果方面比PRP方法好. 相似文献
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基于Dai-Yuan共轭梯度法,本文给出了求解无约束优化的一个非线性共轭梯度法.对任意的线性搜索,该方法满足充分下降条件gTkdk≤-(1-1/4μ)‖gk‖2,μ1/4;而且,对一般的非线性函数,不需限制的下限值,用Wolf线搜索具有全局收敛性. 相似文献
18.
黄海 《河南大学学报(自然科学版)》2014,44(2):141-145
在DY共轭梯度法的基础上,给出一个新的共轭梯度法公式,在精确线搜索下该公式等价于DY公式.建立了基于新参数公式并采用Wolfe线搜索的共轭梯度算法,证明了算法满足下降性和具有全局收敛性,初步的数值实验结果表明该方法是有效的,适合于求解非线性无约束优化问题. 相似文献
19.
提出一类混合参数共轭梯度法,在步长满足Wolfe线搜索的条件下,算法产生的搜索方向是下降方向.在适当的条件下,算法是全局收敛的. 相似文献