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求解大规模优化的混合共轭梯度法 被引量:3
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作者 曹名圆 杨月婷 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2013年第1期10-18,共9页
为了有效求解大规模无约束优化问题,在PRP方法和FR方法的基础上,给出了满足共轭条件的新的混合共轭梯度法.在强Wolfe线性搜索下,证明了此算法的全局收敛性.在特定条件下,新公式与HS公式一致,因此可看作是对HS方法的修正.对7个经典无约... 为了有效求解大规模无约束优化问题,在PRP方法和FR方法的基础上,给出了满足共轭条件的新的混合共轭梯度法.在强Wolfe线性搜索下,证明了此算法的全局收敛性.在特定条件下,新公式与HS公式一致,因此可看作是对HS方法的修正.对7个经典无约束优化问题的数值实验结果表明,所提出的新方法数值稳定.相比已有方法,随着问题规模的增大,所提方法在迭代次数,优化精度及梯度调用次数方面表现出明显优势. 展开更多
关键词 无约束优化 混合共轭梯度法 全局收敛性
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二类无约束优化的混合DY-CD共轭梯度法 被引量:2
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作者 许春玲 孙中波 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期35-40,共6页
针对无约束优化问题,提出二类新的混合DY-CD的下降共轭梯度法.每次迭代过程中,算法产生的搜索方向均为充分下降方向.在水平集有界条件下,证明了算法的全局收敛性.数值结果表明算法是可行、有效的.
关键词 混合共轭梯度法 全局收敛 无约束优化 充分下降方向
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一种非线性扩展混合共轭梯度算法的全局收敛性 被引量:2
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作者 陈元媛 高岩 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第2期113-115,共3页
描述了非线性FR共轭梯度法、非线性PRP共轭梯度法、非线性DY共轭梯度法等求解大规模无约束优化问题的有效算法.研究了计算更为有效的适合求解无约束优化问题的一种非线性扩展混合共轭梯度算法;给出了在Wolfe型线搜索下的非线性扩展混合... 描述了非线性FR共轭梯度法、非线性PRP共轭梯度法、非线性DY共轭梯度法等求解大规模无约束优化问题的有效算法.研究了计算更为有效的适合求解无约束优化问题的一种非线性扩展混合共轭梯度算法;给出了在Wolfe型线搜索下的非线性扩展混合共轭梯度法,算法产生的方向为下降方向.在一般的条件下,给出了算法的全局收敛结果,且数值实验表明算法十分有效. 展开更多
关键词 无约束优化 非线性扩展混合共轭梯度法 线搜索 全局收敛
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推广AS-GN混合共轭梯度算法 被引量:4
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作者 闫晖 陈兰平 《运筹学学报》 CSCD 2010年第3期122-128,共7页
本文提出了一种求解无约束优化问题的新算法,使Touati-Ahmed,Storey提出的混合共轭梯度法(以下简称AS)和Gilbert,Nocedal提出的混合共轭梯度法(以下简称GN)成为新算法在精确线性搜索下的特例.通过构造新的β_k计算公式,新算法自然满足... 本文提出了一种求解无约束优化问题的新算法,使Touati-Ahmed,Storey提出的混合共轭梯度法(以下简称AS)和Gilbert,Nocedal提出的混合共轭梯度法(以下简称GN)成为新算法在精确线性搜索下的特例.通过构造新的β_k计算公式,新算法自然满足下降性条件,且这个性质与线性搜索和目标函数的凸性均无关.在一般的条件下,我们证明了新算法的全局收敛性.数值结果表明该算法对测试函数是有效的. 展开更多
关键词 运筹学 无约束最优化 混合共轭梯度法 强WOLFE线性搜索 全局收敛性
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一种新的混合共轭梯度算法 被引量:1
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作者 韩信 张俊容 王森森 《西南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期132-138,共7页
根据现有的共轭梯度算法,提出了一种新的求解无约束优化问题的混合共轭梯度法.在每一步迭代过程中,新算法总是能生成一个充分下降方向.在Wolfe线搜索下,提出的算法具有全局收敛性.数值实验表明该算法具有良好的计算性能.
关键词 无约束优化 混合共轭梯度法 充分下降 全局收敛性
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几种混合型共轭梯度法的数值性能 被引量:2
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作者 黄元元 杨颖珂 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2022年第2期247-252,共6页
考虑几种混合型的共轭梯度法,采用弱Wolfe线搜索确定步长,利用正交化策略产生满足充分下降条件的下降方向,通过CUTEst测试问题验证这些算法的有效性,并分析这些算法的数值性能.
关键词 无约束优化 混合共轭梯度 充分下降条件 数值分析
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基于混合快速共轭梯度法的有限差分对比源反演 被引量:1
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作者 王豆豆 王守东 +2 位作者 邹少峰 高艳霞 刘晗 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期351-359,I0005,共10页
有限差分对比源反演(FDCSI)是一种解决逆散射问题的方法,该方法在反演中背景模型保持不变,只进行一次全正演计算,减少了计算量。FDCSI将逆散射问题转化为优化问题,采用常规共轭梯度法优化目标泛函,但收敛速度较慢,影响反演效率。为此,... 有限差分对比源反演(FDCSI)是一种解决逆散射问题的方法,该方法在反演中背景模型保持不变,只进行一次全正演计算,减少了计算量。FDCSI将逆散射问题转化为优化问题,采用常规共轭梯度法优化目标泛函,但收敛速度较慢,影响反演效率。为此,在研究频率域声波方程有限差分对比源反演方法的基础上,提出了基于混合快速共轭梯度法的有限差分对比源反演方法,提高了反演效率。混合快速共轭梯度法是在快速迭代收缩阈值算法基础上改进得到的优化方法,该方法适用于有限差分对比源反演,在不增加单次迭代计算量的基础上加速目标泛函收敛,保证了对比源反演算法的快速稳定收敛。 展开更多
关键词 逆散射 对比源反演 频率域声波方程 快速迭代收缩阈值算 混合快速共轭梯度
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