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一般情况下，求解大规模无约束优化问题的有效算法是共轭梯度法。共轭梯度法的关键是选取αk和βk，不同的αk和βk决定了不同的共轭梯度算法。在HS方法和DY方法的基础上，给出了一种求解无约束问题的混合共轭梯度算法，并在Wolfe性搜索下证明了算法的全局收敛性。
一种Wolfe线搜索下的混合共轭梯度法
【摘 要】
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一般情况下，求解大规模无约束优化问题的有效算法是共轭梯度法。共轭梯度法的关键是选取αk和βk，不同的αk和βk决定了不同的共轭梯度算法。在HS方法和DY方法的基础上，给出了一
【机 构】
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长江大学信息与数学学院
【出 处】
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长江大学学报自然科学版：理工卷
【发表日期】
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2008年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（40572078/D0206）,教育部重点实验室开放基金项目（KLETOR0608）,湖北省教育厅重点项目（D200512001）.
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