一类广义拟牛顿算法的收敛性  

Convergence Properties of a Class of Generalized Quasi-Newton Methods

作　　者：焦宝聪[1] 陈兰平[1] 

机构地区：[1]首都师范大学数学系,北京100037

出　　处：《Journal of Mathematical Research and Exposition》2005年第1期114-121,共8页数学研究与评论（英文版）

基　　金：国家自然科学基金(10371101)北京市教委科研基金(KM200310028117)

摘　　要：本文提出一类广义拟牛顿算法,新类算法降低了关于目标函数的假设条件,将线搜索扩展 到一般形式,它概括了若干种常用的非精确线搜索技术.此外,算法对迭代校正公式中的参数Φk的 选取范围做了较大扩展(可以取负值).In this paper,we present a calss of the generlized quasi-Newton methods for unconstrained optimization, and study the global convergence properties of the methods when applied to a general objective function. We assume that line search satisfies the general form of stepsize selection rules which summarizes many known stepsize selection rules as its special caese, and that the parameter Φk in the matrices update formulae by the methods may be a negative value.

关 键 词：广义拟牛顿算法 无约束最优化 —般线搜索原则 全局收敛性 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论]