超记忆梯度法

作品数：20被引量：74H指数：4
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无约束优化的超记忆梯度算法及其收敛特征(英文)
《数学理论与应用》2008年第4期1-5,共5页汤京永 董丽 
研究一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,利用Wolfe线性搜索产生步长,在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性。新算法在每步迭代中不需计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题。
关键词：无约束优化 超记忆梯度法 Wolfe线性搜索 全局收敛 
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