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针对大规模无约束优化问题,采用了一种新的修正CD共轭梯度算法,该算法具有参数非负,搜索方向自动充分下降等性质。在适当条件下,证明其全局收敛性。初步的数值实验表明新算法可以有效解决大规模无约束优化问题,比传统CD算法更有竞争性。
一个新的CD共轭梯度法的全局收敛性及其数值实验
【摘 要】
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针对大规模无约束优化问题,采用了一种新的修正CD共轭梯度算法,该算法具有参数非负,搜索方向自动充分下降等性质。在适当条件下,证明其全局收敛性。初步的数值实验表明新算法
【机 构】
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百色学院数学与统计学院
【出 处】
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河池学院学报
【发表日期】
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2018年5期
【基金项目】
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广西教育厅科研项目(YB2014389,YB2014391).
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