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本文研究了大规模无约束优化问题,提出了一个基于改进的FR共轭参数公式的共轭梯度法.不依赖于任何线搜索准则,算法所产生的搜索方向总是充分下降的.在标准Wolfe线搜索准则下,获得了新算法的全局收敛性.最后,对所提出的算法进行了初步数值实验,其结果表明所改进的方法是有效的.
具有充分下降性的改进FR共轭梯度法
【摘 要】
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本文研究了大规模无约束优化问题,提出了一个基于改进的FR共轭参数公式的共轭梯度法.不依赖于任何线搜索准则,算法所产生的搜索方向总是充分下降的.在标准Wolfe线搜索准则下,
【机 构】
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广西民族大学数学与物理学院
【出 处】
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数学杂志
【发表日期】
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2021年3期
【基金项目】
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广西自然科学基金资助(2018GXNSFAA281099),国家自然科学基金资助(11771383).
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