信赖域算法是求解最优化问题的一类有效算法。该类算法的基本思想是通过求解一系列二次子问题的最优解逼近最优化问题的解。信赖域......

通过误差平方和最小原则及正则化方法,将稳态对流扩散方程参数反问题转化为一个变分问题,通过拉格朗日乘子法和有限元离散,并利用A......

提出一类新的求解非线性方程组的记忆梯度法,证明了算法的全局收敛性.该算法不依赖于问题初始点的选取,并且在迭代过程中无需计算......

基于无约束多目标的最速下降法，提出了无约束多目标优化问题的一种新的下降算法，并证明了该算法在Armijo线性搜索下的收敛性。数据试......

众所周知，共轭梯度法所产生的搜索方向往往无法保证其下降性，即使有时所产生的方向具有下降性，但该下降性往往依赖于某种线性搜索．因此......

提出一类新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法，并在较弱条件下证明了算法的全局收敛性．当目标函数为一致凸函数时，对其线性收敛速度......

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......

在拟牛顿法的基础上提出了一种并行分块对角拟牛顿法．该方法在当前迭代点处用一个分块对角阵作为Hesse阵逆的近似，并在多个不同处理......

Hager和Zhang提出了一种新的非线性共轭梯度法（简称HZ方法）,并证明了该方法在Wolfe搜索和Goldstein搜索下求解强凸问题的全局收敛性.......

本文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非精确线性搜索产......

基于无约束单目标记忆梯度法,本文提出了一种无约束多目标优化问题的记忆梯度法,并证明了算法在Armijo线性搜索下的收敛性。数据试......

文章提出了一种用于求解无约束优化问题的修正的WYL共轭梯度法,该算法在不依赖任何线性搜索的情况能够始终产生充分下降方向.在适......

摘要：本文提出了一种新的求解无约束优化问题的共轭梯度算法。通过构造新的[θk]， 及[βk]公式，并由此给出一个具有充分下降性的方向，......

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经典BFGS方法是求解优化问题最有效的一种拟牛顿方法.牛顿法具有二次收敛速度和高精度,但每一次迭代需要计算目标函数的海色矩阵,......