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题名无约束优化的超记忆梯度算法及其收敛特征(英文)
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作者
汤京永
董丽
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机构
信阳师范学院数学与信息科学学院
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出处
《数学理论与应用》
2008年第4期1-5,共5页
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文摘
研究一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,利用Wolfe线性搜索产生步长,在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性。新算法在每步迭代中不需计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题。
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关键词
无约束优化
超记忆梯度法
wolfe线性搜索
全局收敛
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Keywords
Unconstrained optimization Super- memory 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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题名修正CD共轭梯度法的全局收敛性
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作者
李灿
李继华
汤玲霞
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机构
红河学院数学学院
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出处
《滨州学院学报》
2015年第6期56-61,共6页
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基金
云南省自然科学基金资助项目(2014FD053)
云南省教育厅科学研究基金资助项目(2013Y064)
红河学院大学生创新创业训练项目(DCXL1314)
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文摘
共轭梯度法是无约束优化问题的常用方法,随着大规模问题的出现,该算法受到越来越多重视。在CD共轭梯度法的基础上,提出了一种修正CD共轭梯度法。在强Wolfe线性搜索下,证明了修正CD共轭梯度法的下降性,并在适当的假设下证明了该算法的全局收敛性。
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关键词
无约束优化问题
CD共轭梯度法
强wolfe线性搜索
全局收敛性
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Keywords
unconstrained optimization problems
CD conjugate gradient method
strong 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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