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本文提出一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法利用当前点的负梯度和前一点的负梯度的线性组合为搜索方向,以精确线性搜索和Armijo搜索确定步长.在很弱的条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速度.因算法中避免了存贮和计算与目标函数相关的矩阵,故适于求解大型无约束优化问题.数值实验表明算法比一般的共轭梯度算法有效.