求解无约束优化问题的Dai-Yuan记忆梯度法  

Dai-Yuan Memory Gradient Method for Unconstrained Optimization Problem

作　　者：张劲松[1] 余荣忠[1,2] 李红[1] 

机构地区：[1]九江学院理学院,江西九江332005 [2]上海大学理学院,上海200444

出　　处：《四川师范大学学报（自然科学版）》2009年第6期731-733,共3页Journal of Sichuan Normal University（Natural Science）

基　　金：江西省自然科学基金(2007GQS0142);江西省教育厅重点基金(JXJG-07-17-47)资助项目

摘　　要：将Dai-Yuan共轭梯度法的前提条件βk>0改为βk<0,根据搜索方向的下降性要求,得出一个新的记忆梯度法,并做出了收敛性证明.新算法与Dai-Yuan共轭梯度法联系紧密.数值实验表明了该算法的有效性.The precondition of Dai-Yuan conjugate gradient method, that is βk 〉 0, is changed into βk 〈 0. According to the request of descent property on direction of search, a new memory gradient method is obtained, and its convergence is proved. The new method is closely related with the original Dai-Yuan conjugate gradient method. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of the new method.

关 键 词：Dai-Yuan共轭梯度法 记忆梯度法 WOLFE线搜索 收敛性 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]