本文研究了求解无约束优化问题的WYL共轭梯度法.利用修正迭代格式,得到了算法在每步迭代能产生不依赖于搜索条件的充分下降方向.同......

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......

共轭梯度法是求解大规模我约束优化问题的有效算法之一，近年来出现了很多共轭梯度法收敛性的相关文献。本文研究基于共轭梯度法的下......

为了提高差分自回归移动平均模型的拟合精度,本文结合已有的文献,借助无约束优化方法来解决此模型中的参数估计问题。主要提出了一......

Abstract. The global convergence of the general three-term conjugate gradient methods withthe relaxed strong Wolfe line-......

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......

共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一种有效方法，对DY共轭梯度法的搜索条件进行了改进，并证明在新的Wolfe搜索条件下DY共轭梯......

采用Ｗｏｌｆｅ线性搜索原则来替代ＢＦＧＳ－ＳＱＰ算法的Ａｒｍｉｊｏ原则，经过类似的分析，得到了ＢＦＧＳ－ＳＱＰ算法的全局收敛性及超线性收敛性。......

提出了一种修正的Fletcher-Reeves共轭梯度法,该算法具有不依赖于线搜索方法的充分下降性.在一定条件下建立了基于Armijo或Wolfe线......