在Wolfe步长搜索下的一类新的共轭梯度算法

摘要：

研究利用共轭梯度法求解无约束最优化问题,为了保证共轭梯度方向是目标函数的充分下降方向,对共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数确定了一个取值范围并与Wolfe步长搜索相结合,提出了新的共轭梯度算法,使算法具有更好的收敛速度,特别是在求解大规模无约束最优化问题时,此算法只需要较小的存储.

关键词：共轭梯度法、Wolfe步长搜索、全局收敛性

分类号：O24(计算数学)

资助基金：国家自然科学基金10671057

在线出版日期：2007-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：86-88