一种新的无约束优化的混合杂交共轭梯度法  

A New Hybrid Conjugate Gradient Method for Unconstrained Optimization

作　　者：高海音[1] 朱天晓[1] 许春玲[2] 

机构地区：[1]长春大学数学与应用数学系,长春130022 [2]东北师范大学人文学院信息技术学院,长春130117

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》2012年第3期457-461,共5页Journal of Jilin University:Science Edition

基　　金：国家自然科学基金(批准号:10861005);吉林省自然科学基金(批准号:201115136)

摘　　要：针对无约束优化问题,提出一种新的混合杂交共轭梯度法,该方法在不采用Wolfe搜索的条件下,保证了算法的全局收敛性,并在每次迭代过程中,均可得到初始的自适应步长和充分下降方向.数值结果表明,该算法可行、有效.We proposed a new hybrid conjugate gradient method.It does not need to use Wolfe line search to guarantee the global convergence.An initial self-adaptive step size and sufficient descents are obtained to the function at each iteration.Numerical results show that the method is feasible and effective.

关 键 词：共轭梯度法 全局收敛 无约束优化 

分 类 号：O224.2[理学—运筹学与控制论]