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提出一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,采用Armijo搜索产生搜索步长,在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性.
非精确搜索下的超记忆梯度法及其收敛性
【摘 要】
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提出一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,采用Armijo搜索产生搜索步长,在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性.
【机 构】
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大连理工大学应用数学系
【出 处】
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应用科学学报
【发表日期】
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2003年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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