【摘 要】
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为了有效求解大规模无约束优化问题,在PRP方法和FR方法的基础上,给出了满足共轭条件的新的混合共轭梯度法.在强Wolfe线性搜索下,证明了此算法的全局收敛性.在特定条件下,新公
【基金项目】
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国家自然科学基金(11171003);教育部科学技术重点项目(211039);吉林省自然科学基金(201215102)~~
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为了有效求解大规模无约束优化问题,在PRP方法和FR方法的基础上,给出了满足共轭条件的新的混合共轭梯度法.在强Wolfe线性搜索下,证明了此算法的全局收敛性.在特定条件下,新公式与HS公式一致,因此可看作是对HS方法的修正.对7个经典无约束优化问题的数值实验结果表明,所提出的新方法数值稳定.相比已有方法,随着问题规模的增大,所提方法在迭代次数,优化精度及梯度调用次数方面表现出明显优势.
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