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本文研究了无约束优化问题.利用当前和前面迭代点的信息以及曲线搜索技巧产生新的迭代点,得到了一个新的求解无约束优化问题的下降方法.在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,证明了算法具有线性收敛速率.初步的数值试验表明算法是有效的.
无约束优化问题的一个下降方法
【摘 要】
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本文研究了无约束优化问题.利用当前和前面迭代点的信息以及曲线搜索技巧产生新的迭代点,得到了一个新的求解无约束优化问题的下降方法.在较弱条件下证明了算法具有全局收敛
【机 构】
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信阳师范学院数学与信息科学学院,山东理工大学理学院数学系
【出 处】
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数学杂志
【发表日期】
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2015年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（11101248）, 山东省自然科学基金（ZR2010AQ026）
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