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一个基于定步长技术的超记忆梯度法
被引量：
2
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作者
刘元文
欧宜贵
马巍
《应用数学》
CSCD
北大核心
2015年第1期74-82,共9页
基于定步长技术,本文给出一种求解无约束优化问题的超记忆梯度算法,从而避免每步都执行线搜索.在一定条件下证明该算法具有全局收敛性和局部线性收敛率.由于该方法不用计算和存储矩阵,故适合于求解大规模优化问题.数值试验表明该算法是...
基于定步长技术,本文给出一种求解无约束优化问题的超记忆梯度算法,从而避免每步都执行线搜索.在一定条件下证明该算法具有全局收敛性和局部线性收敛率.由于该方法不用计算和存储矩阵,故适合于求解大规模优化问题.数值试验表明该算法是有效的.
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关键词
无约束优化
定步长技术
超记忆梯度法
数值试验
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职称材料
题名
一个基于定步长技术的超记忆梯度法
被引量：
2
1
作者
刘元文
欧宜贵
马巍
机构
海南大学信息学院数学系
出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2015年第1期74-82,共9页
基金
国家自然科学基金(11261015)
海南省自然科学基金(111001)
文摘
基于定步长技术,本文给出一种求解无约束优化问题的超记忆梯度算法,从而避免每步都执行线搜索.在一定条件下证明该算法具有全局收敛性和局部线性收敛率.由于该方法不用计算和存储矩阵,故适合于求解大规模优化问题.数值试验表明该算法是有效的.
关键词
无约束优化
定步长技术
超记忆梯度法
数值试验
Keywords
Unconstrained optimization
Fixed step-length~ Supermemory gradient meth-od
Numerical experiment
分类号
O221 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一个基于定步长技术的超记忆梯度法
刘元文
欧宜贵
马巍
《应用数学》
CSCD
北大核心
2015
2
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