求解非光滑問題的一種修正LS共軛梯度算法
本文選題:非光滑 + 共軛梯度法。 參考:《廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年05期
【摘要】:針對非光滑無約束凸函數(shù)的極小化問題,提出改進(jìn)的LS共軛梯度算法。其產(chǎn)生的搜索方向不僅具有充分下降性和信賴域的特點(diǎn),而且算法在適當(dāng)條件下具有全局收斂性。數(shù)值結(jié)果證明了該算法對于非光滑問題是有效的,從而改進(jìn)的LS共軛梯度算法能夠高效快捷地處理非光滑無約束凸函數(shù)的極小化問題。
[Abstract]:An improved LS conjugate gradient algorithm is proposed for minimization of nonsmooth unconstrained convex functions.The resulting search direction not only has the characteristics of sufficient descent and trust region, but also has global convergence under appropriate conditions.Numerical results show that the algorithm is effective for non-smooth problems, and the improved LS conjugate gradient algorithm can efficiently and quickly deal with the minimization of non-smooth unconstrained convex functions.
【作者單位】: 廣西大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院;Thainguyen
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11261006) 廣西杰出青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015GXNSFGA139001)
【分類號】:O224
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,本文編號:1744860
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