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Wolfe線(xiàn)搜索下具有全局收斂性的混合共軛梯度法

發(fā)布時(shí)間:2017-10-16 05:33

  本文關(guān)鍵詞:Wolfe線(xiàn)搜索下具有全局收斂性的混合共軛梯度法


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【摘要】:非線(xiàn)性共軛梯度法是求解大規(guī)模無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的一類(lèi)非常重要的方法.這類(lèi)方法具有算法簡(jiǎn)單,計(jì)算量小,所需存儲(chǔ)量小等優(yōu)點(diǎn).共軛梯度法比最速下降法具有更快的收斂速度,比牛頓法需要更少的存儲(chǔ).然而,在已有的共軛梯度法中,絕大多數(shù)方法在證明全局收斂性時(shí)需要假設(shè)強(qiáng)Wolfe線(xiàn)搜索條件成立.為減弱這一條件,本文著重研究一些在Wolfe線(xiàn)搜索下具有全局收斂性的混合共軛梯度法.本文的具體研究?jī)?nèi)容如下:第1章,介紹一般共軛梯度算法的步驟及相關(guān)概念.同時(shí)也介紹幾個(gè)經(jīng)典共軛梯度法及其發(fā)展?fàn)顩r.第2章,根據(jù)已有的一些混合共軛梯度法的思想,給出不依賴(lài)線(xiàn)搜索具有下降性的兩個(gè)混合共軛梯度算法.這兩個(gè)方法在Wolfe線(xiàn)搜索條件下具有全局收斂性.數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明,本章給出的兩個(gè)新方法與已有的一些數(shù)值計(jì)算效果很好的共軛梯度算法是具有可比性的.第3章,基于DL方法和DHS方法,給出在Wolfe線(xiàn)搜索下具有充分下降性的三個(gè)混合共軛梯度法.證明了其中的兩個(gè)方法在Wolfe線(xiàn)搜索下具有全局收斂性,而另一個(gè)方法在強(qiáng)Wolfe線(xiàn)搜索下具有全局收斂性.數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明,本章給出的三個(gè)方法與已有的一些數(shù)值計(jì)算效果很好的共軛梯度算法具有可比性.第4章,基于DL方法和JHS方法,給出不依賴(lài)線(xiàn)搜索而具有充分下降性的三個(gè)混合共軛梯度法.證明了其中的兩個(gè)方法在Wolfe線(xiàn)搜索下具有全局收斂性,而另一個(gè)方法在強(qiáng)Wolfe線(xiàn)搜索下具有全局收斂性.數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明,本章給出的其中兩個(gè)方法與已有的一些數(shù)值計(jì)算效果很好的共軛梯度算法具有可比性,而另一個(gè)方法的數(shù)值計(jì)算效果則更優(yōu).
【關(guān)鍵詞】:共軛梯度法 混合共軛梯度法 Wolfe線(xiàn)搜索 充分下降 全局收斂性
【學(xué)位授予單位】:重慶師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:O224
【目錄】:
  • 中文摘要4-5
  • 英文摘要5-9
  • 1 緒論9-18
  • 1.1 研究背景及意義9
  • 1.2 預(yù)備知識(shí)9-17
  • 1.2.1 幾個(gè)常用的線(xiàn)搜索方法10-11
  • 1.2.2 幾個(gè)經(jīng)典共軛梯度法的研究現(xiàn)狀11-14
  • 1.2.3 混合共軛梯度法的研究現(xiàn)狀14-15
  • 1.2.4 共軛梯度法的收斂性15-17
  • 1.3 本文的主要工作17-18
  • 2 不依賴(lài)線(xiàn)搜索具有下降性的兩個(gè)混合共軛梯度法18-30
  • 2.1 方法的提出18-20
  • 2.2 算法及收斂性分析20-25
  • 2.2.1 算法20
  • 2.2.2 NEW1方法的收斂性20-24
  • 2.2.3 NEW2方法的收斂性24-25
  • 2.3 數(shù)值試驗(yàn)25-30
  • 3 Wolfe線(xiàn)搜索下具有充分下降性的三個(gè)混合共軛梯度法30-43
  • 3.1 方法的提出30-31
  • 3.2 算法及收斂性分析31-38
  • 3.2.1 算法31-32
  • 3.2.2 MDL1方法的全局收斂性32-35
  • 3.2.3 MDL2方法的全局收斂性35-37
  • 3.2.4 MDL3方法的全局收斂性37-38
  • 3.3 數(shù)值試驗(yàn)38-43
  • 4 不依賴(lài)線(xiàn)搜索具有充分下降性的三個(gè)混合共軛梯度法43-55
  • 4.1 方法的提出43-44
  • 4.2 算法及收斂性分析44-50
  • 4.2.1 算法44
  • 4.2.2 MDL4方法的全局收斂性44-47
  • 4.2.3 MDL5方法的全局收斂性47-49
  • 4.2.4 MDL6方法的全局收斂性49-50
  • 4.3 數(shù)值試驗(yàn)50-55
  • 4.3.1 本章方法的數(shù)值比較50-54
  • 4.3.2 本文所有方法的數(shù)值比較54-55
  • 5 結(jié)論及展望55-56
  • 參考文獻(xiàn)56-59
  • 附錄A:作者攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研情況59-60
  • 致謝60-61

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1040905

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