新的松弛非单调线搜索法强收敛性分析  

STRONG CONVERGENCE ANALYSIS OF THE NEW RELAXATION NONMONOTONE LINE SEARCH ALGORITHM

作　　者：胡平[1] 

机构地区：[1]淮阴工学院数理学院,淮安223003

出　　处：《高等学校计算数学学报》2016年第4期324-329,共6页Numerical Mathematics A Journal of Chinese Universities

基　　金：江苏省自然科学基金(BK20141409);江苏省高等教育教改课题(2015JSJG518)

摘　　要：无约束最优化问题min{f（x）｜x∈Rn）有广泛的实际应用背景，很多的学者致力于它的算法研究．其算法一般采用迭代方法求解，在当前迭代点Xk处，gk=f（xk）≠0，沿搜索方向dk确定步长αk，得到下一个迭代点xk＋1=xk＋αkdk.其中dk有许多求法，最速下降法就是其中之一．本文研究的是步长αk线搜索算法．In this paper we give a new relaxation non-monotone line search rule for unconstrained optimization problems, construct a new non-monotone steepest descent algorithm, and prove that the algorithm has strong global convergence.

关 键 词：收敛性分析 搜索法 无约束最优化问题 线搜索算法 调线 松弛 最速下降法 迭代方法 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论]