推广的Wolfe搜索下一族共轭梯度法的全局收敛性  

Global Convergence of a Class of Conjugate Gradient Methods with an Extended Wolfe Line Search

作　　者：范建芬[1] 孔德成[2] 谢铁军[3] 

机构地区：[1]临沂第四中学,山东276000 [2]首都师范大学数学系,北京100037 [3]北京科技大学应用科学学院,北京100083

出　　处：《运筹与管理》2010年第3期81-84,共4页Operations Research and Management Science

摘　　要：共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要的方法,尤其适用于大规模优化问题的求解.本文提出一族包含FR方法和CD方法的新的共轭梯度法,证明了其在推广的Wolfe非精确线搜索条件下具有全局收敛性.最后对算法进行了数值试验,试验结果验证了该算法的有效性。Conjugate gradient method is a method for solving nonlinear optimization problems,especially large-scale problems.In this paper a class of new conjugate gradient methods is presented,with which the global convergence with generalized Wolfe line search is proven.Finally,some numeric tests have been done and the results show that the algorithm is effective.

关 键 词：无约束优化 共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛性 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论]