共軛梯度法是解決無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的一種重要方法,使用不精確的Armijo搜索步長(zhǎng)的方法,利用MATLAB工具對(duì)FR共軛梯度法、PRP共軛梯度法、HS共軛梯度法3種方式的收斂效果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明:在低次函數(shù)里使用FR共軛梯度法效果較好,在高次函數(shù)里使用PRP共軛梯度法或HS共軛梯度法的收斂效果較好,并且在函數(shù)波動(dòng)較大時(shí),初值的選擇應(yīng)盡量靠近收斂點(diǎn),才能有不錯(cuò)的收斂效果。 

【文章來(lái)源】：成都信息工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2019,34(02)

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【文章目錄】：
0 引言
1 預(yù)備知識(shí)
    1.1 FR共軛梯度法
    1.2 PRP共軛梯度法
    1.3 HS共軛梯度法
    1.4 Armijo搜索步長(zhǎng)
    1.5 共軛梯度法算法步驟
2 算法案例
    2.1 考慮二次函數(shù)無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題
    2.2 考慮含有三角函數(shù)的二元二次函數(shù)無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題
    2.3 考慮高次函數(shù)無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題
3 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Armijo搜索下共軛梯度算法的全局收斂性[J]. 連淑君,韓莉莉,徐衍聰.  曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2000(02)

博士論文
[1]求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題及非線性方程組的共軛梯度法[D]. 黃元元.西安電子科技大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3147471