本文給出一個修正的非單調(diào)線搜索策略,并結(jié)合該策略提出一個求解無約束優(yōu)化問題的超記憶梯度算法.該算法的主要特點(diǎn)是:在每一次迭代中,它所產(chǎn)生的搜索方向總是滿足充分下降條件.這一特性不依賴于目標(biāo)函數(shù)的凸性以及方法所采用的線搜索策略.在較弱的條件下,該方法具有全局收斂和局部R-線性收斂性.數(shù)值實(shí)驗表明了該方法的有效性. 

【文章來源】：應(yīng)用數(shù)學(xué). 2020,33(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1. 引言
2. 算法描述
3. 算法的收斂性分析
4. 數(shù)值實(shí)驗


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一個求解無約束優(yōu)化的ODE型混合方法[J]. 賈勝南,歐宜貴,王冠舒.  應(yīng)用數(shù)學(xué). 2015(04)
[2]一個基于定步長技術(shù)的超記憶梯度法[J]. 劉元文,歐宜貴,馬巍.  應(yīng)用數(shù)學(xué). 2015(01)



本文編號：3167960