【摘 要】
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共轭梯度法具有迭代简单、存储需求小等优点,被广泛用于求解大规模优化问题.本文研究谱共轭梯度法和三项共轭梯度法及在图像处理中的应用,具体内容主要包括两大部分.第一部分,考虑到Polak-Ribière-Polak(PRP)方法是经典共轭梯度法中数值表现较好的方法之一,将PRP公式进行改进,从而产生新的共轭参数,并基于新共轭参数设计新的谱参数,引入重启条件并构造新的重启方向,进而建立一个带重启步的谱共
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共轭梯度法具有迭代简单、存储需求小等优点,被广泛用于求解大规模优化问题.本文研究谱共轭梯度法和三项共轭梯度法及在图像处理中的应用,具体内容主要包括两大部分.第一部分,考虑到Polak-Ribière-Polak(PRP)方法是经典共轭梯度法中数值表现较好的方法之一,将PRP公式进行改进,从而产生新的共轭参数,并基于新共轭参数设计新的谱参数,引入重启条件并构造新的重启方向,进而建立一个带重启步的谱共轭梯度算法.新算法不依赖线搜索条件的选取而满足充分下降条件,并在常规假设及强Wolfe非精确线搜索步长准则下,证明了新算法具有强收敛性.随后,将新算法用于求解中大规模无约束优化问题并与当前公认数值效果较好的同类方法进行比较,并将新算法的搜索方向用于求解非线性单调方程组进而进行图像恢复,实验结果表明所提算法无论求解无约束优化问题还是进行图像恢复都是很有效的.第二部分,基于杂交共轭梯度法和凸组合技术,提出了一簇新的杂交三项共轭梯度法.其搜索方向为负梯度方向加上由上一次迭代方向和前一迭代点处梯度的相关项构成的凸组合,共轭参数由经典DY共轭参数与其它任意共轭参数杂交产生.新算法簇不依赖线搜索条件和共轭参数的选取而满足下降条件.并在常规假设及标准Wolfe非精确线搜索步长准则下,证明了新算法簇的全局收敛性.为验证新算法簇的有效性设计了一个新的共轭参数,进而建立一个新的算法.最后,将得到的新算法进行中大规模光滑无约束优化问题和图像恢复问题数值实验,实验结果表明所提方法均十分有效.
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