基于拟牛顿方程一个改进的非线性共轭梯度算法  

A Modified Nonlinear Conjugate Gradient Algorithm Using Secant Conditions

作　　者：梁静 马国栋 时瑜婷 林志梅 邹文婷 李柳娜 

机构地区：[1]玉林师范学院,数学与统计学院,广西玉林

出　　处：《应用数学进展》2019年第4期676-683,共8页Advances in Applied Mathematics

基　　金：2017年国家级大学生创新创业训练计划项目(201710606041);广西自然科学基金(2018JJA110039);玉林师范学院校级科研项目(2019YJKY16)。

摘　　要：基于拟牛顿方程,借鉴文[1]的思想,本文给出一个改进的具有全局收敛非线性共轭梯度算法。该文的算法对文[1]中算法进行了改进,所产生的搜索方向具有充分下降性。在温和的假设下,新算法具有全局收敛性。最后,数值结果检验其有效性。In this paper,based on the idea of Ref.[1],we propose a modified conjugate gradient method using secant conditions for unconstrained optimization problems.The proposed algorithm improves the method in Ref.[1],which possesses the following properties:the search direction has the sufficient descent property;the global convergence of the given algorithm will be established under suitable assumptions;numerical results are reported to test its efficiency.

关 键 词：共轭梯度法 充分下降性 全局收敛性 

分 类 号：O22[理学—运筹学与控制论]