谱共轭梯度法相关论文
谱共轭梯度法是经典共轭梯度法的一种重要推广,是求解大规模无约束优化问题的有效方法之一,其中谱参数的设计尤为重要。本文通过构......
共轭梯度法及其衍生的谱共轭梯度法是解决无约束优化及非线性方程组问题的一类很重要的数值迭代方法,因其在算法迭代中具有迭代简......
无约束优化理论与方法是最优化理论研究的基础,是优化领域的重要分支.共轭梯度法是众多求解大规模无约束优化问题中一类非常有效的......
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.结合Wolfe非精确线搜索准则对PRP公式进行改进,从而产......
谱共轭梯度法是在共轭梯度法基础上发展起来的新型算法,其特点是有两个方向控制参数,是解决大规模无约束优化问题的有效方法,也是......
谱共轭梯度法是求解大规模无约束优化的一种新的迭代算法,它的基本思想是将谱梯度方法和共轭梯度法结合起来.由于算法简单有效,存......
本文考虑无约束优化问题,基于FR共轭梯度法提出两个修正的谱共轭梯度法(ZFR1方法与ZFR2方法),证明两个新方法在标准Wolfe线搜索下......
谱共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要方法.本文对文献的共轭梯度参数βMRIL进行修正,提出了一种新的谱共轭梯度法.该算法......
谱共轭梯度法是将谱梯度法和共轭梯度法的思想结合起来的一种方法，它具有存储需求量小、算法简单、易于实现等优点，因此在自然科学、......
最优化问题，尤其是大规模优化问题广泛见于经济计划、工程设计、生产管理、国防与航空航天等重要领域，因此构造大规模优化问题的计算......
时间序列分析是数理统计学科中一个活跃的分支，其应用现代统计学和信息处理技术研究时间序列的变化发展规律及特征，并预测时间序列将......
无约束优化理论与方法是最优化理论研究的基础，是优化领域的重要分支，共轭梯度法是无约束优化方法中一类非常有效的方法，也是最优化研......
最优化方法是运筹学的一个重要分支，是一门实用性非常强的学科，它以计算机和数学作为其实际应用和理论分析的主要工具。最优化问题的......
对比传统梯度法,谱梯度算法有很好的加速效果.在经典DY型共轭梯度法的基础上,提出了一种修正DY谱共轭梯度法,利用Wolfe线搜索步长......
首先基于共轭梯度法的共轭条件和下降性,提出了一类充分下降的谱共轭梯度法.该方法将经典共轭梯度法中搜索方向由原来的只满足一个......
在标准DY共轭梯度法和谱FR共轭梯度法的基础上,讨论一类满足βk=gTkdk/gT（k-1）d（k-1）性质的谱共轭梯度法,在Wolfe线搜索条件下算法具有......
论文在LS共轭梯度法的基础上,提出谱LS共轭梯度法,证明该方法不依赖于任何线搜索就具有充分下降性,并且在Wolfe搜索下证明算法的全......
共轭梯度方法是解决大规模无约束优化问题的重要方法，从不同角度来研究共轭梯度法有着重要意义.本文在非单调线搜索技术[1]基础之上......
为了构造具有更好收敛性的谱共轭梯度法,根据已有的共轭系数β~*_k和β■,构造了一个新的共轭系数β■,从而给出了一个新的谱共轭......
通过结合牛顿法与PRP谱共轭梯度法提出一新的谱共轭梯度法.该方法为下降方法且为Birgin谱共轭梯度法与PRP共轭梯度法的线性组合.在......
提出一种新的不依赖线搜索的谱共轭梯度算法,证明了新算法的全局收敛性。通过含有参数泛函的极小化去噪模型结合新的谱共轭梯度算......
谱共轭梯度法是一种特殊的共轭梯度法,也是求解无约束问题的有效方法之一.本文基于一种特殊的共轭参数的取法,提出一个新的谱共轭......
谱共轭梯度法含有两个方向调控参数，是求解无约束优化问题的一类有效方法。本文给出一对参数公式以构建新的谱共轭梯度法，该方法在精......
在一般假设下,提出并证明了Armijo线搜索下谱共轭梯度法全局收敛的一个充分条件,分析了充分条件的优越性.分析结果表明：1）该充分条件......
对比传统梯度法,谱梯度算法有很好的加速效果.在经典DY型共轭梯度法的基础上,提出了一种修正DY谱共轭梯度法,利用Wolfe线搜索步长......
为了反演一维辐射系统的吸收系数,提出了一种新的改进型谱共轭梯度算法。以一种改进的FR共轭梯度算法为基础,对其增加了一个谱参数......
在WYL共轭梯度法的基础上,提出了一种新的谱共轭梯度法,并且证明了该方法在Armijo线搜索下具有充分下降性和全局收敛性.数值试验表......
基于文献[6]中的βkb的构造方法,提出了一种新的谱共轭梯度法,证明了该方法不依赖于任何线搜索具有充分下降性,在Armijo线搜索下证......
讨论了一个具有充分下降性质的谱共轭梯度算法,证明了其在强Wolf线搜索条件下对非凸函数极小化问题具有全局收敛性.......
为了提升差分自回归移动平均模型ARIMA拟合的精确程度,把解决非线性无约束问题的谱共轭方向思想运用到模型参数优化估计中.给出一......
提出了一类新的非单调谱共轭梯度方法.该方法通过引入混合因子,将HS方法和PRP方法结合得到共轭系数的新的选取方式.以此为基础,通......
谱共轭梯度算法是一类解决无约束优化问题的有效方法，它以共轭梯度法为基础，结合谱方法，保持了两种方法的计算优点。该文提出了一类修......
提出了一种新的谱共轭梯度法,证明了该方法不依赖于任何线搜索具有充分下降性,在Armijo线搜索下证明了算法具有全局收敛性。数值试......
基于Hager-Zhang提出的共轭梯度法，构造了一种新的谱风，证明了该方法不依赖于任何线搜索就具有充分下降性，并且在Armijo搜索下证明了......
在已有文献βk^RMIL+的基础上得到了一个新的谱共轭参数,从而构造了一个新的谱共轭梯度法.并且新方法的搜索方向不需要任何线性搜......
提出了一种新的不依赖于线搜索就满足充分下降性的PRP型谱共轭梯度法,证明了算法在标准Armijo线搜索下的全局收敛性,并进行了数值......
在修正LS算法的基础上,对谱系数βk进行变形,并采用谱共轭梯度算法的迭代格式,提出了求解无约束优化问题minf（x）,x∈Rn（f（x）：Rn→R为连续......
无约束优化理论与方法作为最优化理论研究的基础,被广泛地应用于现实生活中的众多领域.随着大数据时代的来临,优化问题的维数剧增,......
提出一种新的谱共轭梯度法,在Wolfe线搜索下算法具有下降性和全局收敛性。实验结果表明：该方法具有较好的数值表现,适合于求解非线......
为了求解反问题中大规模的无约束优化问题,基于经典的共轭梯度算法,提出了一种修正的谱共轭梯度算法。在Wolfe搜索下,证明了该算法......
为求解线性反问题,在MHS共轭梯度法的基础上增加一个谱参数,使其变成新的谱共轭梯度法。用Wolfe线搜索准则证明算法的下降性与全局......
针对线性逆问题，把原问题的算子方程转化为带有Tikhonov正则项的无约束优化问题，提出一个求解线性逆问题的新谱共轭梯度法，并证明算法......
在修正的HS方法基础上,建立了求解无约束优化问题的新谱共轭梯度法,在wolfe型线搜索下证明了该算法具有下降性和全局收敛性,数值实......
提出一个无约束优化问题的修正LS谱共轭梯度法，在Wolfe线搜索下算法具有下降性和全局收敛性，初步的数值实验结果表明该方法是有效的，......
为求解无约束优化问题,设计含调比因子的共轭参数和谱参数,使相应的谱共轭梯度法具有下降性,在步长由Wolfe线搜索产生的情况下,新......
对Wolfe线搜索下谱共轭梯度法的全局收敛的充分条件进行了研究。首先在假设下降条件成立的前提下,找出使dk^Tgk≤βkdk^T-1gk-1成......
