【摘要】：基于著名的LS和CG_DESCENT共軛梯度方法,本文研究了一種求解大規(guī)模無約束優(yōu)化問題的非線性三項(xiàng)共軛梯度方法.該方法能夠在每一步迭代中產(chǎn)生一個(gè)充分下降的搜索方向,且不依賴于任何線搜索條件.在強(qiáng)Wolfe線搜索條件下,新方法具有全局收斂性質(zhì)·數(shù)值試驗(yàn)表明,新方法對給定的測試問題是有效的和穩(wěn)定的.
[Abstract]:Based on the famous conjugate gradient methods of LS and CG_DESCENT, this paper studies a nonlinear three-term conjugate gradient method for solving large-scale unconstrained optimization problems. The method can generate a sufficient descent search direction in each step of iteration, and it does not depend on any line search condition. Numerical experiments show that the new method is effective and stable for a given test problem under the condition of strong Wolfe line search.
【作者單位】： 重慶三峽學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：重慶市基礎(chǔ)科學(xué)與前沿技術(shù)研究專項(xiàng)項(xiàng)目(cstc2017jcyjAX0318) 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ1710251) 重慶三峽學(xué)院重點(diǎn)項(xiàng)目(14ZD-14) 重慶高校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)計(jì)劃項(xiàng)目(CXTDX201601035) 重慶市高校市級重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(編號:[2017]3)資助
【分類號】：O224

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本文編號：2375465