二类无约束优化的混合DY-CD共轭梯度法  

Two hybrid DY-CD conjugate gradient methods for unconstrained optimization

作　　者：许春玲[1] 孙中波[2] 

机构地区：[1]东北师范大学人文学院信息技术学院,吉林长春130117 [2]东北师范大学人文学院数学教育系,吉林长春130117

出　　处：《东北师大学报（自然科学版）》2012年第3期35-40,共6页Journal of Northeast Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10861005);广西自然科学基金资助项目(2011GXNSFA018138);吉林省自然科学基金资助项目(201115136)

摘　　要：针对无约束优化问题,提出二类新的混合DY-CD的下降共轭梯度法.每次迭代过程中,算法产生的搜索方向均为充分下降方向.在水平集有界条件下,证明了算法的全局收敛性.数值结果表明算法是可行、有效的.In this paper,we propose two hybrid conjugate gradient methods for unconstrained optimization.The direction is sufficient descent at each iteration.Under some suitable condition,namely,the level set is bounded and convex,the method is global convergence.Numerical results show that these methods are feasible and effective.

关 键 词：混合共轭梯度法 全局收敛 无约束优化 充分下降方向 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论]