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期刊论文
关于超记忆梯度算法的收敛性
关于超记忆梯度算法的收敛性
来源 :曲阜师范大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gcsjsb
【摘 要】
:
超记忆梯度算法是无约束优化的有效算法之一,它的特点是在每步迭代时充分利用前面迭代点的信息,增加了参数选择的自由度,有利于构造稳定的快速收敛的算法,适于求解大规模无约束优
【作 者】
:
明清河
【机 构】
:
枣庄师范专科学校数学系
【出 处】
:
曲阜师范大学学报:自然科学版
【发表日期】
:
2004年1期
【关键词】
:
超记忆梯度算法
收敛性
无约束优化
Wolfe线件搜索
全局收敛性
unconstrained optimization
supermemory gradien
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超记忆梯度算法是无约束优化的有效算法之一,它的特点是在每步迭代时充分利用前面迭代点的信息,增加了参数选择的自由度,有利于构造稳定的快速收敛的算法,适于求解大规模无约束优化问题,该文研究一种超记忆梯度算法,在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性。
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