一种修正的三项PRP共轭梯度法

O224; 为了更有效求解一类大规模无约束优化问题,克服其他算法普遍存在的算法较为复杂,存储量大和计算机编程难等不足,在传统三项PRP 共轭梯度法的基础上,结合近年来关于三项共轭梯度法和新型线搜索的研究成果,定义了一种新的搜索方向,并采用一种新型的线搜索构建了算法,证明了其具有自动充分下降和信赖域的性质,并在适当的条件下证明了其全局收敛性.数值试验结果表明,在求解一类大规模无约束优化问题上新算法比传统三项PRP共轭梯度法更具有竞争性.具有良好收敛性质的新算法为解决一类求解大规模无约束优化问题提供了更高效的算法依据....

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Published in河北科技大学学报 Vol. 39; no. 6; pp. 518 - 526
Main Authors 王松华, 黎勇, 吴加其, 陆乃畅
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 百色学院数学与统计学院,广西百色,533000%广西大学数学与信息科学学院,广西南宁,530004%密西根大学安娜堡分校,密西根安娜堡,48104 美国 2018
Subjects
最优化
充分下降性
全局收敛性
无约束优化
共轭梯度法
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ISSN1008-1542
DOI10.7535/hbkd.2018yx06006

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Summary:O224; 为了更有效求解一类大规模无约束优化问题,克服其他算法普遍存在的算法较为复杂,存储量大和计算机编程难等不足,在传统三项PRP 共轭梯度法的基础上,结合近年来关于三项共轭梯度法和新型线搜索的研究成果,定义了一种新的搜索方向,并采用一种新型的线搜索构建了算法,证明了其具有自动充分下降和信赖域的性质,并在适当的条件下证明了其全局收敛性.数值试验结果表明,在求解一类大规模无约束优化问题上新算法比传统三项PRP共轭梯度法更具有竞争性.具有良好收敛性质的新算法为解决一类求解大规模无约束优化问题提供了更高效的算法依据.
ISSN:1008-1542
DOI:10.7535/hbkd.2018yx06006