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题名一个解大规模无约束优化问题的全局梯度法(英文)
被引量：2
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作者
周群艳
陈俊
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机构
江苏技术师范学院数理学院
南京晓庄学院数学与信息技术学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2012年第1期202-208,共7页
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基金
Supported by the Jiangsu Teachers University of Technology Foundation(KYY08041)
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文摘
本文提出一种新的解大规模无约束优化问题的全局收敛的梯度法.新算法沿着负梯度方向选择步长,而初始步长根据目标函数的海赛矩阵的近似数量矩阵来确定.理论上证明了新算法产生的点列的每个聚点都是稳定的,数值试验表明新算法是可靠且有效的.
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关键词
大规模无约束优化
梯度方法
非单调线搜索
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Keywords
Large scale unconstrained optimization
Gradient method
Nonmonotone line search
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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题名一种近似BFGS的自适应双参数共轭梯度法
被引量：1
- 2
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作者
李向利
莫元健
梅建平
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机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
广西高校数据分析与计算重点实验室
广西应用数学中心
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出处
《应用数学》
北大核心
2024年第1期89-99,共11页
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基金
国家自然科学基金(11961010,61967004)
桂林电子科技大学研究生创新项目(2023YCXS115)。
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文摘
为了更加有效的求解大规模无约束优化问题,本文基于自调比无记忆BFGS拟牛顿法,提出一个自适应双参数共轭梯度法,设计的搜索方向满足充分下降性,在一般假设和标准Wolfe线搜索准则下,证明该方法具有全局收敛性,数值实验结果证明提出的新算法是有效的.
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关键词
大规模无约束优化
共轭梯度法
WOLFE线搜索
全局收敛性
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Keywords
Large-scale unconstrained optimization
Conjugate gradient method
Wolfe Line Search
Global convergence
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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