检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陈恩 CHEN En(School of Mathematics Science,Chongqing Normal University,Chongqing 401331,China)
出 处:《湖北民族学院学报(自然科学版)》2018年第2期169-171,共3页Journal of Hubei Minzu University(Natural Science Edition)
摘 要:共轭梯度法是求解无约束优化问题的一个非常有用的方法,特别是解决大规模问题,经典的DY法在Wolfe线搜索下就能保证下降性和全局收敛性.本文提出了四个修正的DY法,其中两种方法在Wolfe线搜索下具有下降性与全局收敛性;另两种方法不依赖线搜索具有充分下降性,在Wolfe线搜索下对一般函数具有全局收敛性.Conjugate gradient method is a very useful method for solving unconstrained optimization problems,especially for solving large-scale problems.The classical DY method can guarantee the descent and global convergence under the Wolfe line search.This paper presents four modified DY methods:Two search methods have the descent property and global convergence in the Wolfe line;the other two methods satisfy the sufficient descent without depending on the line search and have global convergence under the Wolfe line search.
关 键 词:无约束优化问题 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]
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