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为求解非线性无约束优化问题,本文在HS共轭梯度法的基础上,得到一个修正的共轭梯度法。不依赖于强Wolfe线搜索的选择,仅在标准Wolfe线搜索下,证明该修正的共轭梯度法的搜索方向满足下降性和相应算法的全局收敛性。最后的数值实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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在Dai-Yuan共轭梯度法的基础上,提出了一个修正的谱DY方法,使其继承了DY方法良好的理论性质,同时数值表现也得到较好的改善.在Wolfe线搜索条件下建立了其全局收敛性,进一步给出了一个有效的谱共轭梯度算法,数值试验表明该算法比PRP共轭梯度算法更有效. 相似文献
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讨论了一个具有充分下降性质的谱共轭梯度算法,证明了其在强Wolf线搜索条件下对非凸函数极小化问题具有全局收敛性. 相似文献
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李倩 《数学学习与研究(教研版)》2015,(1):133+135
本文通过构造含有双参数的公式βk,提出了一个新的共轭梯度算法.该法具有充分下降性,与所选用的搜索准则及目标函数f凸性均无关,在强Wolfe线搜索下给出该算法具有全局收敛性. 相似文献
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对于非线性共轭梯度法,文章在前人提出的混合共轭梯度法基础上,提出一种新的混合共轭梯度法,证明它的全局收敛性,并用新的公式建立算法框架.在不依赖任何线性搜索条件的情况下,证明算法框架生成的迭代方向满足充分下降条件,并在标准Wolfe线搜索条件下证明算法的全局收敛性.对新算法进行数值试验,结果表明改进后的算法是有效的. 相似文献
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焦佳佳 《周口师范学院学报》2015,(2):30-31,57
对无约束优化问题,给出了一个改进的LS共轭梯度方法(NLS方法),在不依赖于任何线搜索条件下,NLS方法满足充分下降条件,且在强Wolfe非精确线搜索条件下,该方法具有全局收敛性. 相似文献
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提出了一种新的修正共轭梯度算法．此算法的优点是无需线性探索迭代方向就具有充分下降性,并且采用了一种新的Armijo线性搜索技术．在较弱的条件下,证明了方法的全局收敛性． 相似文献
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基于算法的下降性要求给出了一类求解无约束优化问题的含参量共轭梯度类型公式和算法,并证明了该算法在弱Wolfe线搜索下的下降性和全局收敛性.数值实验结果表明算法是有效的. 相似文献
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针对共轭梯度法的优劣主要依赖步长因子和搜索方向的特点,结合其性质,提出了一种新的下降算法,并给出了算法的全局收敛性证明．数值实验表明算法十分有效． 相似文献
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研究了一种非单调Armijo型线搜索,发现了此线搜索的一些新的性质,并利用这些新性质证明了此线搜索Liu-Storey(LS)共轭梯度法不仅是全局收敛的,而且是强收敛的。 相似文献
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研究利用共轭梯度法求解无约束最优化问题,为了保证共轭梯度方向是目标函数的充分下降方向,对共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数确定了一个取值范围并与Wolfe步长搜索相结合,提出了新的共轭梯度算法,使算法具有更好的收敛速度,特别是在求解大规模无约束最优化问题时,此算法只需要较小的存储. 相似文献
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共轭梯度法是求解无约束问题的一类有效方法。提出一类新的共轭梯度法,该方法在wolfe搜索条件下,保证了算法的全局收敛性。其优点是,保留允许参数取负值,并改善了PRP方法收敛性不好和DY不一定产生下降方向的问题,具有收敛性好,收敛速度快的特点。从数值结果中表明该算法可行、有效。 相似文献