下降的非线性共轭梯度法及其全局收敛性

O241; 共轭梯度法是解决大规模无约束优化问题的一种重要方法.文中给出了两种下降的非线性共轭梯度法,并在标准的Wolfe准则下证明了其全局收敛性.数值实验表明这两种方法在所给的例子中是有效可行的.

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Bibliographic Details
Published in浙江大学学报(理学版) Vol. 36; no. 4; pp. 389 - 407
Main Authors 李世顺, 黄正达
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江大学,数学系,浙江,杭州,310027 2009
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ISSN1008-9497
DOI10.3785/j.issn.1008-9497.2009.04.007

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Summary:O241; 共轭梯度法是解决大规模无约束优化问题的一种重要方法.文中给出了两种下降的非线性共轭梯度法,并在标准的Wolfe准则下证明了其全局收敛性.数值实验表明这两种方法在所给的例子中是有效可行的.
ISSN:1008-9497
DOI:10.3785/j.issn.1008-9497.2009.04.007