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无约束优化的一类共轭梯度法(英)
引用本文:张忠秀,杜学武,徐成贤. 无约束优化的一类共轭梯度法(英)[J]. 应用数学, 1998, 0(4)
作者姓名:张忠秀  杜学武  徐成贤
作者单位:西安交通大学,西安交通大学
摘    要:本文给出了一类具有4个参数的共轭梯度法,并且分析了其中两个子类的方法.证明了在步长满足更一般的Wolfe条件时,这两个子类的方法是下降算法.同时还证明了这两个子类算法的全局收敛性.

关 键 词:共轭梯度法  下降性  不精确线性搜索  全局收敛

A Class of Conjugate Gradient Methods for Unconstrained Optimization
Zhang Zhongxiu. A Class of Conjugate Gradient Methods for Unconstrained Optimization[J]. Mathematica Applicata, 1998, 0(4)
Authors:Zhang Zhongxiu
Abstract:In this paper, a class of conjugate gradient methods with 4 parameters in the choice ofthe scalar P. is presented and two subclasses of these methods are analysed. It is shown that these two subclasses of methods are descent methods when steplengths satisfy general Wolf e conditions. the global convergence of these two subclasses of the methods are also proved.
Keywords:Conjugate gradient method  Descent property  Inexact line search  Global convergence.
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