基于新的步长搜索下的记忆梯度法收敛性分析

摘要：

根据最速下降算法、拟牛顿法、FR共轭梯度法、PRP共轭梯度法等,求解大规模无约束优化问题的有效算法、精确线搜索与Wolfe线搜索等的搜索条件,着重对计算更为有效的适合求解无约束优化问题的记忆梯度算法进行研究.基于Wolfe非精确线搜索提出一种新的步长搜索方法,对记忆梯度算法进行改进.最后证明改进的算法在较弱的条件下是全局收敛的.

关键词：无约束优化、记忆梯度法、全局收敛性、步长搜索

所属期刊栏目：27

分类号：O221.2(运筹学)

资助基金：国家自然科学基金10501009;广西自然科学基金0728206;中国博士后科学基金20070410227

在线出版日期：2008-04-16（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：498-500