一种自适应Dai-Liao共轭梯度法  

An Adaptive Dai-Liao Conjugate Gradient Method

作　　者：李向利[1,2,3] 赵文娟 LI Xiangli;ZHAO Wenjuan(School of Mathematics and Computational Science,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China;Guangxi Key Laboratory of Cryptography and Information Security,Guilin 541004,China;Guangxi Key Laboratory of Automatic Testing Technology and Instrument,Guilin 541004,China;Guangxi University Key Laboratory of Data Analysis and Calculation,Guilin 541004,China)

机构地区：[1]桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004 [2]广西密码学与信息安全重点实验室,广西桂林541004 [3]广西自动检测技术与仪器重点实验室,广西桂林541004 [4]广西高校数据分析与计算重点实验室,广西桂林541004

出　　处：《应用数学》2020年第2期436-442,共7页Mathematica Applicata

基　　金：国家自然科学基金(11961010,61967004,71561008);广西自然科学基金(2018GXNSFAA138169);广西密码学与信息安全重点实验室研究课题(GCIS201708);广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ19111,YQ18112)。

摘　　要：共轭梯度法是一种解决大规模无约束优化问题的重要方法.本文对Dai-Liao(DL)共轭梯度法的参数进行了研究,提出了一种新的自适应DL共轭梯度法.在适当的条件下,证明了该方法的全局收敛性.数值结果表明,我们的方法对给定的测试问题是有效的.Conjugate gradient method is an important method to solve large-scale unconstrained optimization problems.In this paper,the parameters of Dai-Liao(DL)conjugate gradient method are studied,and a new adaptive DL conjugate gradient method is proposed.Under appropriate conditions,the global convergence of the method is proved.Numerical results show that our method is effective for the given test problem.

关 键 词：共轭梯度法 无约束优化 全局收敛性 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论]