结合Armijo步长搜索的一类新记忆梯度算法及其收敛特征

来源 :石油大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：juju108

【摘要】

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对于求解无约束规划的共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数,给定一个假设条件,确定它的一个取值范围,以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向, 由此提出了一类新的记忆梯度算

【作者】

：

孙清滢刘新海

【机构】

：

石油大学应用数学系

【出处】

：

石油大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2003年5期

【关键词】

：

Armijo步长搜索记忆梯度算法收敛性数值实验非线性规划共轭梯度 non-linear programming memory gradient met

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对于求解无约束规划的共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数,给定一个假设条件,确定它的一个取值范围,以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向, 由此提出了一类新的记忆梯度算法.在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,同时给出了结合FR、PR、HS共轭梯度算法的修正形式.数值实验表明,新算法比Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度法更稳定、更有效.

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