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一类新共轭梯度法的全局收敛性
引用本文:王开荣,吴伟霞. 一类新共轭梯度法的全局收敛性[J]. 经济数学, 2007, 24(4): 431-436
作者姓名:王开荣  吴伟霞
作者单位:重庆大学数理学院,重庆,400030;重庆大学数理学院,重庆,400030
摘    要:共轭梯度法是求解无约束最优化问题的有效方法.本文在βkDY的基础上对βk引入参数,提出了一类新共轭梯度法,并证明其在强Wolfe线性搜索条件下具有充分下降性和全局收敛性.

关 键 词:无约束最优化  强Wolfe线性搜索  共轭梯度法  全局收敛性.
修稿时间:2007-05-27

GLOBAL CONVERGENCE OF A CLASS OF CONJUGATE GRADIENT METHODS
Wang Kairong,Wu Weixia. GLOBAL CONVERGENCE OF A CLASS OF CONJUGATE GRADIENT METHODS[J]. Mathematics in Economics, 2007, 24(4): 431-436
Authors:Wang Kairong  Wu Weixia
Abstract:Conjugate gradient methods are effcient upon the unconstrained optimization problem. Based on βDY k,the paper presents a new conjugate gradient method βk which contains parameters, as well as proves the suffcient descent condition and global convergence of this method under the strong Wolfe linear search. The numerical results show that one of ouir new CG methods is very perfect.
Keywords:Unconstrained optimizations  the strong Wolfe linear search  conjugate gradient methods  global convergence property.
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