对共轭梯度法中标量β_k的一种修正  

A new conjugate gradient method for unconstrained optimization problems

作　　者：洪云飞[1] 俞喻[2] 陈忠[2] 

机构地区：[1]长江大学信息与数学学院长江大学期刊社,湖北荆州434023 [2]长江大学信息与数学学院,湖北荆州434023

出　　处：《青海师范大学学报（自然科学版）》2008年第4期18-20,共3页Journal of Qinghai Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金项目(40572078/D0208);教育部重点实验室开放基金项目(KLETOR0608);湖北省教育厅重点项目(D200512001)

摘　　要：考虑无约束优化问题minx∈Rn法,而标量βk不同的选取可以构成不同的共轭梯度法.修正了共轭梯度法中的标量βk,将其推广到一般情况,并在wolf线搜索下证明了它的全局收敛性.In the ordinary circumstances, conjugate gradient method is the effective algorithm which solves the large--scale restraint question, different Selection of 13k constructs different conjugate gradient method. We propose a new Conjugate gradient method for unconstrained optimization Problems update 13k and prove that method with wolf line search converges globally.

关 键 词：无约束优化问题 共轭梯度法 wolf线搜索 全局收敛性 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论] O4[理学—数学]