一种全局收敛修正DY共轭梯度法  

A Modified DY Conjugate Gradient Method for Global Convergence

作　　者：胡雅芹 周光辉 HU Yaqin;ZHOU Guanghui(School of Mathematics and Statistics,Huaibei Normal University,235000,Huaibei,Anhui,China)

机构地区：[1]淮北师范大学数学与统计学院,安徽淮北235000

出　　处：《淮北师范大学学报（自然科学版）》2024年第4期1-6,共6页Journal of Huaibei Normal University：Natural Sciences

基　　金：安徽省高校自然科学研究项目(KJ2020ZD008);淮北师范大学自然科学研究项目(2024ZK64)。

摘　　要：为解决大规模无约束优化问题,通过修正经典Dai-Yuan共轭梯度法,提出一种新的Dai-Yuan型共轭梯度算法。在标准Wolfe线搜索条件下,新算法在每步迭代都可以产生一个下降方向,证明算法全局收敛性,最后进行数值实验,验证了该算法有效性。To solve large-scale unconstrained optimization problems,a new Dai-Yuan type conjugate gradient method is proposed by modifying the classical Dai-Yuan conjugate gradient method.Under the standard Wolfe line search conditions,the new algorithm generates a descent direction at each iteration step,and its global convergence is proven.Finally,numerical experiments validate the effectiveness of the algorithm.

关 键 词：共轭梯度法 无约束优化 全局收敛性 标准Wolfe线搜索 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论]