本文選題：共軛梯度法 + 無約束優(yōu)化�。� 參考：《計算機(jī)工程與設(shè)計》2017年08期

【摘要】：為克服一般的共軛梯度法搜索步長較小、收斂速率慢的不足,提出一種改進(jìn)的混合共軛梯度算法。引入修正的Armijo線搜索技術(shù),保證該算法的充分下降性,結(jié)合擬牛頓法中對Hessen矩陣的近似方法,改進(jìn)一般共軛梯度法的搜索方向,提高算法的搜索速率,給出該共軛梯度算法的收斂性證明。在標(biāo)準(zhǔn)的無約束優(yōu)化問題上對該改進(jìn)共軛梯度算法進(jìn)行測試,將該算法應(yīng)用于某化工網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的求解中,均取得較好的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該共軛梯度算法有較好的收斂速度,有效降低了計算時間。
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of small search step size and slow convergence rate of general conjugate gradient method, an improved hybrid conjugate gradient algorithm is proposed. The modified Armijo line search technique is introduced to ensure the sufficient descent of the algorithm. Combined with the approximate method for the Hessen matrix in the quasi-Newton method, the search direction of the general conjugate gradient method is improved and the search rate of the algorithm is improved. The convergence of the conjugate gradient algorithm is proved. The improved conjugate gradient algorithm is tested on the standard unconstrained optimization problem. The algorithm is applied to the solution of a chemical network optimization model, and good results are obtained. Experimental results show that the conjugate gradient algorithm has a good convergence rate and reduces the computational time effectively.
【作者單位】： 鹽城工學(xué)院信息工程學(xué)院;蘇州大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61105057)
【分類號】：O224

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本文編號：2082848