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包含共轭下降法的一类无约束优化方法的全局收敛性 被引量:11
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作者 杜学武 叶留青 徐成贤 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2001年第2期119-122,共4页
共轭下降法是由 Fletcher( 1 987)提出的一个共轭梯度法。提出了包含共轭下降法的一类无约束优化方法 ,并采用 Dai Yuhong和 Yuan Yaxiang( 1 996)建立的一个非精确线搜索模型 ,给出了保证这类方法具有下降性和全局收敛性的搜索条件。... 共轭下降法是由 Fletcher( 1 987)提出的一个共轭梯度法。提出了包含共轭下降法的一类无约束优化方法 ,并采用 Dai Yuhong和 Yuan Yaxiang( 1 996)建立的一个非精确线搜索模型 ,给出了保证这类方法具有下降性和全局收敛性的搜索条件。文中得到的有关共轭下降法的收敛条件与 DaiYuhong和 Yuan Yaxiang( 1 996) 展开更多
关键词 共轭梯度 共轭下降法 无约束优化 全局收敛性 线搜索 非精确线搜索
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在Armijo型线搜索下共轭下降法的收敛性(英文) 被引量:3
2
作者 连淑君 王长钰 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2005年第1期133-138,共6页
我们提出了两种 Armijo 型线搜索,进而证明了这两种 Armijo 型线搜索可保证共轭下降法的下降搜索方向的充分下降性。并在这两种 Armijo 型线搜索下得到共轭下降法的收敛性结果。
关键词 共轭梯度 共轭下降法 收敛性
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共轭下降法的一个全局收敛性结果
3
作者 屈彪 胡国芳 张学诚 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期13-16,共4页
共轭梯度法是求解无约束最优化问题的一个著名方法 ,共轭下降法是其中的一种 ,它最早由 Fletcher提出 .在对共轭下降法进行研究并确定了步长λk时 ,使用了一种新的 Armijo类型的搜索 ,证明了新算法的可行性及全局收敛性 .提出的搜索简... 共轭梯度法是求解无约束最优化问题的一个著名方法 ,共轭下降法是其中的一种 ,它最早由 Fletcher提出 .在对共轭下降法进行研究并确定了步长λk时 ,使用了一种新的 Armijo类型的搜索 ,证明了新算法的可行性及全局收敛性 .提出的搜索简单易行 。 展开更多
关键词 共轭下降法 ARMIJO搜索 全局收敛性 无约束最优化问题 梯度函数 步长 迭代公式
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共轭下降法全局收敛的一个充分必要条件
4
作者 杜学武 张文艳 原三领 《焦作工学院学报》 CAS 1998年第2期158-161,共4页
给出了共轭下降法(简称CD方法)在一种非精确线搜索条件下全局收敛的一个充分必要条件;通过构造反例说明如果条件被放松,那么CD方法可以不收敛,因此,该方法不能再改进.
关键词 共轭梯度 共轭下降法 全局收敛性 无约束优化
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Wolfe线搜索下新的共轭梯度法的全局收敛性 被引量:5
5
作者 高丽 谢铁军 《运筹与管理》 CSCD 2008年第1期38-41,共4页
共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要的方法。本文提出一族新的共轭梯度法,证明了其在推广的Wolfe非精确线搜索条件下具有全局收敛性。最后对算法进行了数值实验,实验结果验证了该算法的有效性。
关键词 共轭梯度 共轭下降法 WOLFE线搜索 全局收敛性
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基于混合PSO小波网络的网络异常检测
6
作者 赵卫 《信息技术》 2008年第12期156-158,163,共4页
提出一种用新型的进化学习算法训练的小波神经网络(WNN)。这种新型的进化学习算法是基于粒子群算法(PSO)和共轭下降法(CG)提出的。以往,将粒子群算法用于神经网络的训练一般是可行的。因为粒子群算法相比于其他的优化算法,具有相对简单... 提出一种用新型的进化学习算法训练的小波神经网络(WNN)。这种新型的进化学习算法是基于粒子群算法(PSO)和共轭下降法(CG)提出的。以往,将粒子群算法用于神经网络的训练一般是可行的。因为粒子群算法相比于其他的优化算法,具有相对简单的结构和快速的收敛速度,然而,由于粒子的搜索坍塌速度过快而导致粒子停滞这种潜在的危险。粒子的持续停滞使搜索结果很难达到全局最优,甚至会陷入局部最优。为了克服粒子群算法缺点提出了改进的混合算法。通过对KDD99数据集的实验表明,利用新型混合算法训练的小波神经网络对于异常检测具有很高的异常检测率并且又较低的误判率。可见,该方法对于网络异常检测是有效的。 展开更多
关键词 粒子群算 共轭下降法 小波神经网络 网络异常检测
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A Modified PRP-HS Hybrid Conjugate Gradient Algorithm for Solving Unconstrained Optimization Problems
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作者 LI Xiangli WANG Zhiling LI Binglan 《应用数学》 2025年第2期553-564,共12页
In this paper,we propose a three-term conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems based on the Hestenes-Stiefel(HS)conjugate gradient method and Polak-Ribiere-Polyak(PRP)conjugate gradien... In this paper,we propose a three-term conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems based on the Hestenes-Stiefel(HS)conjugate gradient method and Polak-Ribiere-Polyak(PRP)conjugate gradient method.Under the condition of standard Wolfe line search,the proposed search direction is the descent direction.For general nonlinear functions,the method is globally convergent.Finally,numerical results show that the proposed method is efficient. 展开更多
关键词 Conjugate gradient method Unconstrained optimization Sufficient descent condition Global convergence
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