【摘 要】
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为克服一般的共轭梯度法搜索步长较小、收敛速率慢的不足,提出一种改进的混合共轭梯度算法。引入修正的Armijo线搜索技术,保证该算法的充分下降性,结合拟牛顿法中对Hessen矩
【机 构】
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盐城工学院信息工程学院,苏州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61105057）
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为克服一般的共轭梯度法搜索步长较小、收敛速率慢的不足,提出一种改进的混合共轭梯度算法。引入修正的Armijo线搜索技术,保证该算法的充分下降性,结合拟牛顿法中对Hessen矩阵的近似方法,改进一般共轭梯度法的搜索方向,提高算法的搜索速率,给出该共轭梯度算法的收敛性证明。在标准的无约束优化问题上对该改进共轭梯度算法进行测试,将该算法应用于某化工网络优化模型的求解中,均取得较好的结果。实验结果表明,该共轭梯度算法有较好的收敛速度,有效降低了计算时间。
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