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提出一种新的非单调线搜索准则,结合文献中给出的dk,研究一类新的记忆梯度法,在较弱条件下证明了其全局收敛性.算法采用新的非单调线搜索准则,使目标函数值在每一次迭代时充分下降,有效降低了算法的计算量,同时还减弱了文献中算法的使用条件,从而扩大了算法求解问题的范围.
非单调线搜索下的记忆梯度法及其全局收敛性
【摘 要】
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提出一种新的非单调线搜索准则,结合文献中给出的dk,研究一类新的记忆梯度法,在较弱条件下证明了其全局收敛性.算法采用新的非单调线搜索准则,使目标函数值在每一次迭代时充
【机 构】
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上海交通大学数学系,信阳师范学院数学与信息科学学院
【出 处】
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四川师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2010年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金（10571109）资助项目
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