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期刊论文
一个基于定步长技术的超记忆梯度法
一个基于定步长技术的超记忆梯度法
来源 :应用数学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:roseisdead
【摘 要】
:
基于定步长技术,本文给出一种求解无约束优化问题的超记忆梯度算法,从而避免每步都执行线搜索.在一定条件下证明该算法具有全局收敛性和局部线性收敛率.由于该方法不用计算和
【作 者】
:
刘元文
欧宜贵
马巍
【机 构】
:
海南大学信息学院数学系
【出 处】
:
应用数学
【发表日期】
:
2015年1期
【关键词】
:
无约束优化
定步长技术
超记忆梯度法
数值试验
Unconstrained optimization Fixed step-length~ Supermemor
【基金项目】
:
国家自然科学基金(11261015)和海南省自然科学基金(111001)
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基于定步长技术,本文给出一种求解无约束优化问题的超记忆梯度算法,从而避免每步都执行线搜索.在一定条件下证明该算法具有全局收敛性和局部线性收敛率.由于该方法不用计算和存储矩阵,故适合于求解大规模优化问题.数值试验表明该算法是有效的.
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