共轭梯度法和最速下降法的混合算法

将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛,混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题。同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例。     

相关DY共轭梯度法的全局收敛性

针对无约束优化问题的一类重要算法——共轭梯度法,提出一种相关DY共轭梯度法,由此得到新的确定βk公式,并在强Wolfe条件下证明了该算法的全局收敛性.结合修正的DY共轭梯度法,得到相关修正DY共轭梯度法,确定另一个βk公式,同时证明在强Wolfe条件下,该算法是全局收敛的.通过拓展共轭梯度法相关性的有关内容,进一步验证了共轭梯度法中FR公式与DY公式之间的某种特殊的联系.     

一类非线性共轭梯度法的全局收敛性

研究求解无约束最优化问题的共轭梯度法,提出了一种新的共轭梯度类型公式,从而影响了算法产生的搜索方向,进一步影响了算法的效果,得到一类新共轭梯度法,证明了在Grippo-Lucidi线搜索下新共轭梯度法的全局收敛性.     

在Wolfe步长搜索下的一类新的共轭梯度算法

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。     

改进的共轭梯度法及其收敛性

共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一种有效方法。针对算法的优劣主要依赖于步长因子和搜索方向的特点，结合共轭梯度法的共轭性质，提出一种改进的可以控制步长因子的共轭梯度算法。在建立算法的几个重要引理和全局收敛性定理后分别给出了证明。最后对算法进行了数值实验，实验结果表明算法具有良好的收敛性和有效性。     

一个修正Liu-Storey共轭梯度法的全局收敛性

基于无记忆BFGS拟牛顿法结构提出一个新的修正Liu-Storey(LS)非线性共轭梯度法(简称MLSCG算法)。在精确线搜索下MLSCG算法化归为标准的LS共轭梯度算法。MLSCG算法产生的搜索方向不依赖于线搜索准则而具有充分下降性。新方法在一个Armijo型线搜索下具有全局收敛性。数值试验表明:对于多数算例,新算法比PRP、HS、LS算法具有更好的计算结果。     

求解第一类Fredholm积分方程的修正CD共轭梯度法

为了求解第一类Fredholm积分方程,提出了一种修正的CD共轭梯度法,该算法在CD共轭梯度法上增加了一个梯度参数,并证明了该算法的全局收敛性。数值实验表明,与奇异值分解法相比,修正的CD共轭梯度法更有效。     

Wolfe线搜索下的一类新的共轭梯度法

给出了解无约束最优化问题的共轭梯度法的一个新的迭代参数,得到一种新的共轭梯度法,并在Wolfe线搜索下,证明了算法的全局收敛性。     

Wolfe搜索下广义共轭梯度法及其全局收敛性

指出了文献[10]中两类共轭梯度法的错误证明,提出了Wolfe搜索下一类以DY公式为上界的广义共轭梯度法,该算法在每一步不依赖于任何搜索自行产生充分下降方向,在适当的条件下证明了算法的全局收敛性.     

改进的共轭梯度法及其收敛性

共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一种有效方法。针对算法的优劣主要依赖于步长 因子和搜索方向的特点,结合共轭梯度法的共轭性质,提出一种改进的可以控制步长因子的共轭梯度算 法。在建立算法的几个重要引理和全局收敛性定理后分别给出了证明。最后对算法进行了数值实验,实 验结果表明算法具有良好的收敛性和有效性。     

结构分析的并行预处理共轭梯度法

共轭梯度法（ＣＧ法）和预处理共轭梯度法（ＰＣＧ法）由于其固有的并行性，在有限元并行计算中得到很大的重视．本文对ＣＧ法和ＰＣＧ法求解线性静力问题的并行算法给出了严密、清晰的数学推导过程，给出了适合于工程应用的简单有效的预处理矩阵，并提出了单元预处理矩阵的概念，有利于发展不同预处理矩阵的研究．作者在局部内存式并行机Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ上实现了该算法．     

三项共轭梯度的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像技术中的＂软场＂效应和病态问题,提出了一种三项共轭梯度的新电容层析成像算法.在分析电容层析成像基本原理的基础上,给出了三项共轭梯度法的迭代公式和计算步骤,并探讨了ECT应用该算法的可行性,算法满足收敛条件且重建图像误差小.仿真和实验结果表明,同LBP和普通共轭梯度算法相比,该算法兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点.     

一类推广的共轭梯度法及其全局收敛性

共轭梯度法是求解非线性优化问题的一种重要方法.通过对共轭梯度法及其全局收敛性的分析,提出一个新的非线性共轭梯度公式,采用该公式和Wolfe非精确线搜索的方法是全局收敛的.文末的数值实验验证了算法是有效的.     

一类无约束优化问题的的共轭梯度法

共轭梯度法是求解非线性优化问题的一种重要方法，尤其适用于大规模优化问题的求解。提出一个新的非线性共轭梯度公式，采用该公式和Wolfe非精确线搜索的方法，使之全局收敛。经数值实验验证该算法是有效的。     

一类无约束优化问题的的共轭梯度法

共轭梯度法是求解非线性优化问题的一种重要方法,尤其适用于大规模优化问题的求解.提出一个新的非线性共轭梯度公式,采用该公式和Wolfe非精确线搜索的方法,使之全局收敛.经数值实验验证该算法是有效的.     

电磁场分析中大型稀疏方程组迭代解法的改进

针对电磁场数值分析中的大型稀疏对称线性方程组,尤其是求解棱边有限元法生成的奇异方程组,通过时谐涡流场实例计算,比较了目前文献中出现的各种预处理共轭梯度算法,提出了一种改进的预优处理的不完全乔列斯基分解共轭梯度算法,并得出了分别适用于节点有限元与棱边有限元离散方程组的最优预处理共轭梯度算法。最后对非对称方程组的求解进行了讨论。     

加权最小范数法在单冗余度机器人容错算法中的应用

利用梯度投影法对冗余度机器人进行容错轨迹规划时,常常导致关节速度变化较大,为解决这一问题,将加权最小范数法引入到容错轨迹规划中．理论分析及ＢＵＡＡ－ＲＲ七自由度机器人的仿真研究结果表明,利用加权最小范数法可以获得更平滑的关节速度,这说明它是一种有效的容错轨迹规划算法．     

Wolfe线搜索下一类新的共轭梯度法

共轭梯度法是一类解决无约束优化问题的有效方法,尤其适用于大规模优化问题的求解。提出一族包含DY方法的新的共轭梯度法,并证明了该算法在Wolfe线搜索条件下具有全局收敛性,数值结果表明该算法是有效的。     

精确一维搜索下几种共轭梯度法的分析比较

共轭梯度法是求解无约束非线性规划问题的一种重要方法．针对的几种计算公式。通过几个典型计算实例,对精确一维搜索下所述几种熊的几种计算公式所决定的算法的收敛效果进行比较,分析了它们的数值计算过程、收敛速度及全局收敛性的优劣．