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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
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.  相似文献   

3.
改进的共轭梯度法及其收敛性   总被引:5,自引:0,他引:5  
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。  相似文献   

4.
提出了一种新的谱共轭梯度法,证明了该方法不依赖于任何线搜索具有充分下降性,在Armijo线搜索下证明了算法具有全局收敛性。数值试验结果表明:在Armijo线搜索下,该方法比Necu-lai,Andrei提出的方法有效;并且4种测试函数的数值结果显示:新方法明显优于谱DY算法,也较谱FR算法有效;可以和谱PRP的计算效能相媲美,故算法具有良好的计算效能。  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
求解无约束优化问题的一种共轭梯度法   总被引:1,自引:0,他引:1  
共轭梯度法是求解大规模约束问题的有效算法,鈑的选取构成不同的共轭梯度法.提出了求解无约束优化问题的一种改进的共轭梯度法,修正了鈑,并在wolf线搜索下证明其全局收敛性.  相似文献   

7.
提出一种新的谱共轭梯度法,在Wolfe线搜索下算法具有下降性和全局收敛性。实验结果表明:该方法具有较好的数值表现,适合于求解非线性无约束优化问题。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
针对许多共轭梯度算法的充分下降性都依赖于线搜索过程这一不足,给出了一个新的共轭梯度算法,并在步长搜索满足Zoutendijk条件下证明了算法的全局收敛性.  相似文献   

10.
一种新共轭梯度法的全局收敛性   总被引:1,自引:0,他引:1  
对求解无约束最优化问题的共轭梯度法进行了研究,提出了计算βk的一种新的公式,并对标准Wolfe搜索条件进行了推广,得到一种新的共轭梯度法。在一定条件下证明了该算法的全局收敛性,同时给出了一些数值例子,得到很好的数值结果。  相似文献   

11.
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.  相似文献   

12.
提出一个基于HS和DY方法的新共轭梯度法展公式,证明了该方法在σ∈(0,1/3)的SWP搜索下全局收敛,数值试验表明该方法具有良好的数值结果。  相似文献   

13.
对求解无约束最优化问题的共轭梯度法进行了研究,提出了计算βk的一种新的公式,并对标准Wolfe搜索条件进行了推广,得到一种新的共轭梯度法.在一定条件下证明了该算法的全局收敛性,同时给出了一些数值例子,得到很好的数值结果.  相似文献   

14.
为解决传统线搜索下没有全局收敛性,提出修正Armijo线搜索下共轭梯度法。通过估计目标函数导数的Lipschitz常数,能在每一步迭代中找到合适的步长,以保证全局收敛性,提高实际运算中的有效性。  相似文献   

15.
提出一个新的共轭梯度法用于解决无约束最优化问题,并证明了新公式的充分下降性以及在步长满足Zoutendijk条件下新公式的全局收敛性。数值结果表明,这种方法很有价值。  相似文献   

16.
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.  相似文献   

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