一类新拟牛顿算法的全局收敛性与数值试验  

Global Convergence of a New Quasi-Newton Algorithm and Numerical Experiment

作　　者：郑发美[1] 刘辉辉[2] 

机构地区：[1]淮阴师范学院数学科学学院,江苏淮安223300 [2]南京理工大学数学系,南京210094

出　　处：《河南师范大学学报（自然科学版）》2010年第2期35-38,共4页Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：江苏省高校自然科学研究项目(09KJB110002)

摘　　要：在Hiroshi Yabe等提出的新拟牛顿方程基础上,给出一类新拟牛顿算法(称为MBFGS算法),同时在一定的假设条件下,结合Wolfe搜索准则,证明了MBFGS算法具有全局收敛性,并进行了数值试验,结果表明,对于一般的无约束优化,本文的MBFGS算法是正确和有效的.This paper presents a new quasi-Newton algorithm（MBFGS algorithm） based on the new quasi-Newton equation Hiroshi Yabe et.al proposed. Under some suitable conditions the research has proved the global convergence of our algorithm with Wolfe linear search. Meanwhile,numerical experiment results also show that compared with the generally used algorithm,the MBFGS algorithm presented is correct and effiicient for unconstrained optimization.

关 键 词：无约束优化 新拟牛顿方程 MBFGS方法 全局收敛性 数值试验 

分 类 号：O242.23[理学—计算数学]