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一种修正共轭梯度法的全局收敛性分析

2013-12-15分类号:O224

【作者】陈忠  
【部门】长江大学信息与数学学院  
【摘要】为了保证共轭梯度法每次迭代方向都是下降方向,通过选择参数定义了一个新的搜索方向,设计了一种求解无约束优化问题的修正共轭梯度算法,并对算法的收敛性进行了分析。结果表明:所设计的算法每次迭代产生的搜索方向都是下降方向,且当迭代次数充分大时,搜索方向是有界的;当假设目标函数可微,且其梯度满足Lipschitz条件,线性搜索满足Wolfe条件时,该算法是全局收敛的。
【关键词】共轭梯度法  Wolfe条件  全局收敛性  非线性规划
【基金】国家自然科学基金项目(61273179,11201039); 湖北省教育厅重点项目(D20101304)
【所属期刊栏目】沈阳农业大学学报
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