一个充分下降的共轭梯度法

摘要：

共轭梯度法是优化方法中最常用的方法之一,适于解决大规模问题,因此有着广泛的应用.针对无约束优化问题,基于搜索方向的选择,提出了一个新的共轭梯度法,该算法在每一次迭代过程中,均可保证搜索方向的充分下降性,并在弱的wolfe条件下,证明了算法的全局收敛性,数值结果表明了算法的可行性与有效性.

关键词：共轭梯度法、全局收敛、充分下降

所属期刊栏目：28

分类号：O224.2(运筹学)

资助基金：国家自然科学基金项目10861005;广西自然科学基金项目0728206

在线出版日期：2009-02-10（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：449-451