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非线性共轭梯度法由于其迭代简单和储存量小,且搜索方向不需要满足正割条件,在求解大规模无约束优化问题时占据及其重要的地位.提出了一类新的共轭梯度法,其搜索方向是目标函数的下降方向.若假设目标函数连续可微且梯度满足Lipschitz条件,线性搜索满足Wolfe原则,讨论了所设计算法的全局收敛性.