一种求解大规模非光滑优化问题的共轭梯度法
2019-06-15分类号：O224
【部门】百色学院数学与统计学院 北部湾大学理学院
【摘要】针对大规模非光滑优化问题,利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术,设计了一种修正LS共轭梯度算法.算法的搜索方向不仅满足充分下降条件,而且具有信赖域性质.可以证明新算法在适当条件下全局收敛.初步的数值实验表明,新算法在求解大规模非光滑无约束凸优化问题方面比LMBM方法和MPRP方法更有效.
【关键词】非光滑优化 大规模优化 共轭梯度法 充分下降条件 信赖域 全局收敛
【基金】国家自然科学基金项目(11661001,11661009);; 广西教育厅科研项目(YB2014389);; 广西中青年教师能力提升项目(KY2016YB417)
【所属期刊栏目】华中师范大学学报(自然科学版)
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