【摘 要】
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对于求解无约束规划的记忆梯度算法中的参数,作者利用Rosen投影矩阵给出了一个条件以确定其取值范围,使其在取值范围内取值均能得到目标函数的记忆梯度Rosen投影下降方向,从
【机 构】
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焦作师范高等专科学校数学系,郑州大学系统科学与数学系
【基金项目】
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国家自然科学基金，河南省科技厅自然科学基金
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对于求解无约束规划的记忆梯度算法中的参数,作者利用Rosen投影矩阵给出了一个条件以确定其取值范围,使其在取值范围内取值均能得到目标函数的记忆梯度Rosen投影下降方向,从而建立了求解带线性或非线性约束最优化问题的记忆梯度Rosen投影算法.然后在较弱条件下证明了算法的收敛性,同时给出了具有好的收敛性质和较快收敛速度的结合FR,PR,HS共轭梯度参数的记忆梯度Rosen投影算法,从而将经典的共轭梯度法推广用于求解约束规划问题.由于算法需要较小的存储,算法适合于大规模问题的计算.数值例子表明算法是有效的.
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