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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》 北大核心 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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New type of conjugate gradient algorithms for unconstrained optimization problems
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作者 Caiying Wu Guoqing Chen 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第6期1000-1007,共8页
Two new formulaes of the main parameter βk of the conjugate gradient method are presented, which respectively can be seen as the modifications of method HS and PRP. In comparison with classic conjugate gradient metho... Two new formulaes of the main parameter βk of the conjugate gradient method are presented, which respectively can be seen as the modifications of method HS and PRP. In comparison with classic conjugate gradient methods, the new methods take both available gradient and function value information. Furthermore, their modifications are proposed. These methods are shown to be global convergent under some assumptions. Numerical results are also reported. 展开更多
关键词 conjugate gradient unconstrained optimization global convergence conjugacy condition.
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Wolfe线搜索下一个新的共轭梯度法及其在信号处理中的应用
3
作者 刘莹 朱志斌 +1 位作者 丁玥宏 黄嘉琪 《应用数学》 北大核心 2025年第1期104-113,共10页
本文考虑无约束优化问题,提出了一个新的共轭梯度方法,命名为NYHS共轭梯度法.并且证明了在标准Wolfe线搜索下,NYHS方法具有下降性和全局收敛性.将本文提出的算法应用于信号处理中的图像恢复问题和正则化逻辑回归模型,结果表明本文提出... 本文考虑无约束优化问题,提出了一个新的共轭梯度方法,命名为NYHS共轭梯度法.并且证明了在标准Wolfe线搜索下,NYHS方法具有下降性和全局收敛性.将本文提出的算法应用于信号处理中的图像恢复问题和正则化逻辑回归模型,结果表明本文提出的方法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 共轭梯度法 全局收敛 图像恢复 正则化逻辑回归
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凸约束非线性方程组的改进谱共轭梯度解法及图像去噪应用
4
作者 李丹丹 吴加其 +1 位作者 黎勇 王松华 《应用数学》 北大核心 2025年第2期492-500,共9页
为了更加有效地求解大规模凸约束非线性方程组及图像去噪问题,本文在Dai-Yuan(DY)和Hestenes-Stiefel(HS)共轭梯度法的基础上引入谱参数并设计一个新的杂交搜索方向公式,结合高效线搜索技术和投影技术提出一种杂交谱共轭梯度投影算法.... 为了更加有效地求解大规模凸约束非线性方程组及图像去噪问题,本文在Dai-Yuan(DY)和Hestenes-Stiefel(HS)共轭梯度法的基础上引入谱参数并设计一个新的杂交搜索方向公式,结合高效线搜索技术和投影技术提出一种杂交谱共轭梯度投影算法.新算法的搜索方向在不依赖于任何线搜索方法下自动满足充分下降性和信赖域特性.在合理的假设下,新算法具有全局收敛性质.数值结果表明新算法与现有同类算法相比更加高效且有效解决图像去噪问题. 展开更多
关键词 凸约束非线性方程组 大规模 谱共轭梯度法 全局收敛性 图像去噪
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一种充分下降的新谱共轭梯度法
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作者 王森森 韩信 苏醒 《工程数学学报》 北大核心 2025年第2期388-396,共9页
基于修正的FR型谱共轭梯度法,对共轭参数和谱系数进行改进,提出一种具有充分下降性的谱共轭梯度法,该算法在标准Wolfe线搜索准则下具有全局收敛性。最后通过数值实验,将新算法与其他文献提出的两种FR型谱共轭梯度法进行比较,数值结果表... 基于修正的FR型谱共轭梯度法,对共轭参数和谱系数进行改进,提出一种具有充分下降性的谱共轭梯度法,该算法在标准Wolfe线搜索准则下具有全局收敛性。最后通过数值实验,将新算法与其他文献提出的两种FR型谱共轭梯度法进行比较,数值结果表明新算法在数值计算上具有一定的优势。 展开更多
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 标准Wolfe线搜索 充分下降 全局收敛
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超线性收敛的电-气综合能源系统全分布式优化调度方法
6
作者 罗清局 朱继忠 +2 位作者 朱浩昊 李盛林 郭泰亨 《电网技术》 北大核心 2025年第5期1816-1825,共10页
电-气综合能源系统分布式优化调度中通常使用线性收敛的交替方向乘子法。但该方法往往需要多次迭代求解子问题,计算效率并不高。此外,交替方向乘子法通常需要协调中心以更新拉格朗日乘子。对此,该文提出了无需协调中心的全分布式超线性... 电-气综合能源系统分布式优化调度中通常使用线性收敛的交替方向乘子法。但该方法往往需要多次迭代求解子问题,计算效率并不高。此外,交替方向乘子法通常需要协调中心以更新拉格朗日乘子。对此,该文提出了无需协调中心的全分布式超线性收敛优化调度方法以应对上述两个问题。所提方法基于全分布式内点共轭梯度法,在内点法的基础上对修正方程进行解耦,继承了内点法的超线性收敛性。该文对解耦后的修正方程进行处理,确保系数矩阵对称正定,使其能被共轭梯度法高效求解。采用分布式共轭梯度法对解耦后的修正方程进行全分布式求解,避免引入协调中心。最后,在3个不同规模的系统中验证了全分布式内点共轭梯度法的高效性。 展开更多
关键词 电-气综合能源系统 分布式优化调度 内点法 共轭梯度法 超线性收敛
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一种近似BFGS的自适应双参数共轭梯度法 被引量:2
7
作者 李向利 莫元健 梅建平 《应用数学》 北大核心 2024年第1期89-99,共11页
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... 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. 展开更多
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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一种WYL型谱共轭梯度法的全局收敛性 被引量:2
8
作者 蔡宇 周光辉 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2024年第1期173-184,共12页
为解决大规模无约束优化问题,该文结合WYL共轭梯度法和谱共轭梯度法,给出了一种WYL型谱共轭梯度法.在不依赖于任何线搜索的条件下,该方法产生的搜索方向均满足充分下降性,且在强Wolfe线搜索下证明了该方法的全局收敛性.与WYL共轭梯度法... 为解决大规模无约束优化问题,该文结合WYL共轭梯度法和谱共轭梯度法,给出了一种WYL型谱共轭梯度法.在不依赖于任何线搜索的条件下,该方法产生的搜索方向均满足充分下降性,且在强Wolfe线搜索下证明了该方法的全局收敛性.与WYL共轭梯度法的收敛性相比,WYL型谱共轭梯度法推广了线搜索中参数σ的取值范围.最后,相应的数值结果表明了该方法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 强Wolfe线搜索 全局收敛性
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一种基于正则化模型的Dai-Liao共轭梯度法
9
作者 倪艳 刘泽显 陈炫睿 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期529-537,共9页
给出一种基于正则化模型的Dai-Liao共轭梯度法.首先,通过极小化3次正则化模型,得到新的Dai-Liao参数t,并在此基础上根据函数在迭代点附近的性质,产生一个自适应的Dai-Liao参数;其次,结合改进的Wolfe线搜索,提出一种基于正则化模型的Dai-... 给出一种基于正则化模型的Dai-Liao共轭梯度法.首先,通过极小化3次正则化模型,得到新的Dai-Liao参数t,并在此基础上根据函数在迭代点附近的性质,产生一个自适应的Dai-Liao参数;其次,结合改进的Wolfe线搜索,提出一种基于正则化模型的Dai-Liao共轭梯度法;最后,证明该算法的搜索方向满足充分下降性,并在一般假设下建立该算法的全局收敛性.数值结果表明该算法有效. 展开更多
关键词 共轭梯度法 正则化模型 Dai-Liao共轭参数 充分下降性 全局收敛性
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一类改进的PRP型共轭梯度法
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作者 叶建豪 陈鸿升 郭子腾 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第7期119-122,共4页
近年来,随着机器学习、模糊理论、神经网络等热门领域的发展以及计算机技术的日益成熟,优化方法越来越受重视,共轭梯度法也吸引了更多学者进行深入学习和研究。目前对共轭梯度法的研究主要分为两类,第一类是直接对共轭梯度参数进行改进... 近年来,随着机器学习、模糊理论、神经网络等热门领域的发展以及计算机技术的日益成熟,优化方法越来越受重视,共轭梯度法也吸引了更多学者进行深入学习和研究。目前对共轭梯度法的研究主要分为两类,第一类是直接对共轭梯度参数进行改进,第二类是将不同的共轭梯度法进行混合,例如将两种现有的共轭梯度法进行凸组合,尝试构造新算法。对于不同的混合方法,其优缺点和收敛性特征等方面存在差异。在本文中,基于两项下降的PRP方法和三项下降的PRP方法,我们提出一类下降的PRP方法,当参数取特定值时,方法分别是两项下降的PRP方法和三项下降的PRP方法。而且算法不依赖于线搜索具有充分下降性质。在适当条件下,我们证明算法在Armijo型线搜索下具有全局收敛性。数值实验测试了大规模无约束优化问题,结果表明算法是有效的。 展开更多
关键词 PRP方法 ARMIJO型线搜索 全局收敛性 无约束优化
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一种修正的脉冲噪声滤除算法
11
作者 高佩婷 陈泽华 +2 位作者 李毅飞 李馥彤 孟云霞 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期97-103,共7页
随着计算机技术的快速发展,图像去噪技术得到了迅速的发展。由于其高效性,图像去噪中的两阶段法引起了许多学者的关注。在两阶段法第二阶段的脉冲噪声去除中,针对原来的共轭梯度法充分下降性受参数选择限制的不足,提出了一种修正的共轭... 随着计算机技术的快速发展,图像去噪技术得到了迅速的发展。由于其高效性,图像去噪中的两阶段法引起了许多学者的关注。在两阶段法第二阶段的脉冲噪声去除中,针对原来的共轭梯度法充分下降性受参数选择限制的不足,提出了一种修正的共轭梯度(CG)算法。该方法的一个优点是每次迭代的搜索方向都满足充分下降条件,并且该条件不受参数选择限制。在Armijo线性搜索条件下,证明了其全局收敛性。数值实验结果表明,该方法滤除脉冲噪声不仅不受参数的影响,还能处理参数为负的情况,并且比原来的方法效果更好。 展开更多
关键词 图像去噪 两阶段法 共轭梯度法 全局收敛
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Wolfe线搜索下一个新的全局收敛共轭梯度法 被引量:23
12
作者 江羡珍 马国栋 简金宝 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2011年第6期779-786,共8页
共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的有效方法之一,其研究十分活跃.本文给出了一个新的共轭梯度法公式,新公式在精确线搜索下与DY公式等价.基于新公式,采用Wolfe非精确线搜索确定步长,本文设计了一个新的共轭梯度算法,并证明了新算... 共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的有效方法之一,其研究十分活跃.本文给出了一个新的共轭梯度法公式,新公式在精确线搜索下与DY公式等价.基于新公式,采用Wolfe非精确线搜索确定步长,本文设计了一个新的共轭梯度算法,并证明了新算法的下降性和全局收敛性.数值试验结果表明所设计新算法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 共轭梯度法 全局收敛 数值试验
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无约束优化的自适应信赖域方法(英文) 被引量:14
13
作者 章祥荪 陈中文 张菊亮 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2001年第1期53-62,共10页
本文对无约束优化问题提出一个自适应信赖域方法,每次迭代都充分利用当前迭代点的信息自动产生一个恰当的信赖域半径,在此区域内,二次模型与原目标函数尽可能一致,避免盲目的尝试,提高了计算效率.文中在通常条件下证明了全局收敛... 本文对无约束优化问题提出一个自适应信赖域方法,每次迭代都充分利用当前迭代点的信息自动产生一个恰当的信赖域半径,在此区域内,二次模型与原目标函数尽可能一致,避免盲目的尝试,提高了计算效率.文中在通常条件下证明了全局收敛性及局部超线性收敛结果,给出了新算法与传统信赖域方法的数值结果,证实了新方法的有效性. 展开更多
关键词 无约束优化 信赖域方法 全局收敛性 自适应 迭代 二次模型 目标函数 数值结果
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Wolfe线搜索下一类混合共轭梯度法的全局收敛性(英文) 被引量:14
14
作者 郑希锋 田志远 宋立温 《运筹学学报》 CSCD 2009年第2期18-24,共7页
本文给出了一个新的共轭梯度公式,新公式在精确线搜索下与DY公式等价,并给出了新公式的相关性质.结合新公式和DY公式提出了一个新的混合共轭梯度法,新算法在Wolfe线搜索下产生一个下降方向,并证明了算法的全局收敛性,并给出了数值例子.
关键词 运筹学 无约束最优化 共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛
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一类混合CD-LS共轭梯度法的全局收敛性 被引量:7
15
作者 张雁 单锐 +1 位作者 王换鹏 靳飞 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期409-412,共4页
为了寻找同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法.将CD方法和LS方法结合,选用推广的Wolfe线搜索,构造出一类新的混合共轭梯度法.新的混合共轭梯度法不需要限制推广的Wolfe线搜索条件中的参数,但得到的下降性与CD法一致,具有比CD方... 为了寻找同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法.将CD方法和LS方法结合,选用推广的Wolfe线搜索,构造出一类新的混合共轭梯度法.新的混合共轭梯度法不需要限制推广的Wolfe线搜索条件中的参数,但得到的下降性与CD法一致,具有比CD方法更好的收敛性,并具有全局收敛性.对新算法进行数值试验,通过与CD法和LS法的数值结果进行比较,表明新算法是可行的,尤其对大规模无约束优化问题. 展开更多
关键词 无约束优化问题 共轭梯度法 混合 WOLFE线搜索 推广 下降性 全局收敛性 数值表现
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无约束最优化的Polak-Ribière和Hestenes—Stiefel共轭梯度法的全局收敛性(英文) 被引量:10
16
作者 王长钰 韩继业 王磊 《运筹学学报》 CSCD 2000年第3期1-7,共7页
本文在很弱的条件下得到了关于无约束最优化的Polak—Ribiere和Hestenes-Stiefel共轭梯度法的全局收敛性的新结果,这里 PR方法和HS方法中的参数β_k^(PR)和β_k^HS可以在某个负的区域内取值,这一负... 本文在很弱的条件下得到了关于无约束最优化的Polak—Ribiere和Hestenes-Stiefel共轭梯度法的全局收敛性的新结果,这里 PR方法和HS方法中的参数β_k^(PR)和β_k^HS可以在某个负的区域内取值,这一负的区域与k有关.这些新的收敛性结果改进了文献中已有的结果.数值检验的结果表明了本文中新的 PR方法和 HS方法是相当有效的. 展开更多
关键词 无约最优化 全局收敛性 PR共轭梯度法 HS共轭梯度法
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包含FR方法的一类无约束极小化方法的全局收敛性(英文) 被引量:5
17
作者 杜学武 韩伯顺 张连生 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2004年第4期1-9,共9页
本文对包含Fletcher-Reeves共轭梯度法的一类无约束最优化方法的全局收敛性进行了研究. Fletcher-Reeves方法的某些性质在收敛性分析中起着重要的作用.我们以一种简单的方式证明了这类方法在一种Wolfe型非精确线搜索条件下对光滑的非凸... 本文对包含Fletcher-Reeves共轭梯度法的一类无约束最优化方法的全局收敛性进行了研究. Fletcher-Reeves方法的某些性质在收敛性分析中起着重要的作用.我们以一种简单的方式证明了这类方法在一种Wolfe型非精确线搜索条件下对光滑的非凸函数具有下降性和全局收敛性.全局收敛性结果也被推广到了一种广义Wolfe型非精确线搜索. 展开更多
关键词 全局收敛性 无约束最优化 非精确线搜索 非凸函数 极小化 共轭梯度法 FR 下降 条件 方式
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快速收敛的混合遗传算法 被引量:5
18
作者 李炯城 王阳洋 +3 位作者 李桂愉 王强 肖恒辉 刘海林 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第2期686-689,699,共5页
针对传统的遗传算法在后期搜索能力差和收敛速度慢的缺点,提出了一种基于共轭梯度法和遗传算法的快速收敛混合算法。在充分利用遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的快速局部搜索能力后,加快了遗传算法的收敛速度,提升了遗传算法的搜... 针对传统的遗传算法在后期搜索能力差和收敛速度慢的缺点,提出了一种基于共轭梯度法和遗传算法的快速收敛混合算法。在充分利用遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的快速局部搜索能力后,加快了遗传算法的收敛速度,提升了遗传算法的搜索精度。以复杂的一维函数和含圈脊的二维多峰函数Shaffer的全局优化问题为例,验证了这种混合遗传算法的性能优于单独的共轭梯度法和遗传算法,并取得较好的效果。 展开更多
关键词 共轭梯度法 遗传算法 混合遗传算法 快速收敛 全局优化
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由 FR 共轭梯度法控制的下降算法的全局收敛性 被引量:8
19
作者 杜学武 徐成贤 凌永祥 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第6期100-102,共3页
对一类由FletcherReeves共轭梯度法控制的无约束极小化方法进行了研究,以一个简单的方式证明了一种非精确线性搜索条件能够保证该类方法的下降性和全局收敛性.该结果是对Gilbert和Nocedal得到的结论的... 对一类由FletcherReeves共轭梯度法控制的无约束极小化方法进行了研究,以一个简单的方式证明了一种非精确线性搜索条件能够保证该类方法的下降性和全局收敛性.该结果是对Gilbert和Nocedal得到的结论的进一步扩展. 展开更多
关键词 共轭梯度法 全局收敛性 无约束优化
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三项混合共轭梯度算法及其收敛性 被引量:6
20
作者 焦宝聪 陈兰平 李娟 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期83-90,共8页
本文对求解无约束优化问题提出一类三项混合共轭梯度算法,新算法将Hestenes- stiefel算法与Dai-Yuan方法相结合,并在不需给定下降条件的情况下,证明了算法在Wolfe线搜索原则下的收敛性,数值试验亦显示出这种混合共轭梯度算法较之HS和PR... 本文对求解无约束优化问题提出一类三项混合共轭梯度算法,新算法将Hestenes- stiefel算法与Dai-Yuan方法相结合,并在不需给定下降条件的情况下,证明了算法在Wolfe线搜索原则下的收敛性,数值试验亦显示出这种混合共轭梯度算法较之HS和PRP的优势. 展开更多
关键词 运筹学 无约束最优化 三项共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛性
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