本文關(guān)鍵詞：幾類優(yōu)化問題的算法研究　出處：《青島大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 無約束優(yōu)化 最速下降法 共軛梯度法 線搜索

【摘要】：本文給出了求解無約束優(yōu)化問題的幾類新的最速下降法及非線性共軛梯度法,并且在適當(dāng)?shù)臈l件下,給出了所提出算法的全局收斂性證明。通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明了算法的有效性。第一章對(duì)最速下降法進(jìn)行了研究。結(jié)合Wolfe型線搜索給出了一種新的最速下降法,并且給出了算法的收斂性分析與數(shù)值實(shí)驗(yàn)。第二章對(duì)非線性共軛梯度法進(jìn)行了研究。在Wolfe型線搜索條件下給出了基于目標(biāo)函數(shù)值共軛梯度算法的全局收斂性分析以及數(shù)值實(shí)驗(yàn)。第三章對(duì)三項(xiàng)共軛梯度法進(jìn)行了研究。在一定的假設(shè)條件下給出了算法的全局收斂性分析,并且相關(guān)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明了算法的有效性。第四章對(duì)一類尺度共軛梯度法進(jìn)行了研究并給出了此類共軛梯度法的全局收斂性分析。
[Abstract]:In the second chapter , the global convergence analysis of the proposed algorithm is given and the convergence analysis and the numerical experiments of the proposed algorithm are given . In the second chapter , the global convergence analysis of the algorithm and the numerical experiments are given . In the second chapter , the global convergence analysis of the algorithm is presented .

【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O224

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8 孟姍姍;熊麗m，

本文編號(hào)：1401521