Wolfe线搜索相关论文
非线性共轭梯度法是求解一些大规模非线性无约束优化问题的基本迭代方法，具有算法简单、存储空间需求小的特点。在经典的非线性共轭......
有限记忆BFGS（L-BFGS）方法是求解大规模非凸无约束优化问题的一种常见方法.近年来,不少学者投入到该方法的研究当中,其中主要研究方......
基于著名的PRP共轭梯度方法,利用CGDESCENT共轭梯度方法的结构,本文提出了一种求解大规模无约束最优化问题的修正PRP共轭梯度方法......
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......
基于经典的共轭梯度法,提出一类具有充分下降性的共轭梯度法,并给出了该算法在弱Wolfe步长搜索下的全局收敛性.最后,进行了数值实......
本文给出了一个新的共轭梯度公式,并研究了新公式的相关性质.结合DY共轭梯度法,提出了一种求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法,......
最优化理论与算法广泛应用于工程设计、金融分析、生产生活等诸多领域。共轭梯度法因其迭代形式简单、所需存储内存较小、数值有效......
非线性共轭梯度算法因其迭代格式简单、计算量及储存所需空间小等优点,使其成为在求解大规模无约束最优化问题时的重要算法.本文从......
本论文是在非线性共轭梯度算法中已有的研究成果上进行的,主要基于DDL以及DLVHS方法进行研究和修正.为了能得到理论和计算都比较好......
本文将结构正割法应用到拟牛顿算法中,利用目标函数的梯度信息和函数值信息,引入新的拟牛顿方程,采用wolfe线搜索准则,在一定条件......
本文结合新的拟牛顿方程,提出了一个新的条件预优共轭梯度法,并在Wolfe线搜索下证明了它的充分下降性和全局收敛性.......
给出一类改进的求解无约束最优化问题的共轭梯度类法。在强Wolfe线搜索条件下，证明了新方法能够保证在每一步产生一个充分的下降方......
非线性共轭梯度法是一类非常重要的优化方法。因其具有迭代简单、易于编程以及存储要求低等优点，所以特别适合用来求解大规模无约束......
无约束优化问题是数学规划中一类非常基本和重要的问题，很多最优化问题都可以归结为无约束优化问题，同时求解无约束优化问题的方法也......
共轭梯度法是求解无约束优化问题的一类有效方法.该文提出了一个修改的PRP公式,并且将其应用到无约束优化中,得到一类新的共轭梯度......
本文对近年来受关注的混合非线性共轭梯度算法的理论性质进行了研究,主要研究结果归纳如下:1.第二章给出了一个非线性共轭梯度算法......
最优化是一门应用广泛、发展迅速的学科.尤其对于非线性优化问题寻找快速有效的算法一直是优化专家们研究的热门方向之一.最近人们......
非线性共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一类非常重要的方法。这类方法具有算法简单，计算量小，所需存储量小等优点。共轭梯度......
本文研究了解无约束优化问题的新的非单调线搜索方法.
首先,通过充分利用Hesse矩阵的负曲率信息并且仅要求前k个连续函数值的......
本文研究求解无约束非线性规划的共轭梯度法.基于HS共轭梯度法和DY共轭梯度法，提出一个新的混合共轭梯度法，方法将HS共轭梯度系数与D......
非线性共轭梯度算法因为具有迭代形式简单、所需要的计算量和储存空间小等优点，使之成为求解大规模无约束最优化问题的重要算法.共......
对无约束优化问题,本文提出了一个改进FR共轭梯度法公式,当目标函数为严格凸函数,且在精确线搜索条件下,新公式即为FR公式.由公式......
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，其研究十分活跃。本文基于VHS公式和JMJ公式给出了一个新的杂交共轭梯度法公......
本文对求解无约束优化问题给出两类新的变参数下降算法.在Wolfe线搜索下无需给定充分下降条件,即可证明它们的全局收敛性.大量数值......
本文在HS方法和DY方法的基础上,综合两者的优势,提出了一种求解无约束优化问题的新的混合共轭梯度法.在Wolfe线搜索下,不需给定下......
本文提出了一种求解无约束优化问题的修正PRP共轭梯度法．算法采用一个新的公式计算参数,避免了产生较小的步长．在适当的条件下,证明......
本文对求解无约束优化问题提出了一类新的下降算法,并且给出了HS算法与其相结合的两类杂交算法.在Wolfe线搜索下不需给定下降条件,......
共轭梯度法是优化算法中最常用的方法之一,适于解决大规模问题,因而有着广泛的应用,而标量βk不同的选取可以构成不同的共轭梯度法......
本文提出一类新的共轭梯度法,证明了其在Wolfe线搜索下具有全局收敛性,最后对算法进行数值试验,数值结果表明该算法是有效的.......
基于利用修正HS方法提高算法效率和利用DY方法保证算法的全局收敛性等思想,分别在不同条件下提出两种新的混合共轭梯度法求解大规......
共轭梯度法在无约束最优化问题中有着广泛应用．文中给出了一类新的共轭梯度算法，新算法在迭代过程中保持了下降性质；在一般Wolfe线搜......
对求解无约束优化问题提出了一个含参数的混合共轭梯度法.新算法将LS方法和推广的DY算法相结合,保证在Wolfe线搜索下每次迭代中的......
共轭梯度算法在无约束最优化问题中有着广泛应用。现给出的一类新的共轭梯度算法,在迭代过程中保持了下降性质;在一般Wolfe线搜索......
本文在文献[1]中提出了一类新共轭梯度法的基础上,给出求解无约束优化问题的两类新的非线性下降共轭梯度法,此两类方法在无任何线......
本文研究了约束优化问题min x∈Ωf（x）.利用共轭梯度算法与GLP梯度投影思想相结合的方法,构造了一个新的共轭梯度投影算法,并在Wolfe......
对求解无约束优化问题提出了一类新的下降算法，并且给出了HS算法与其相结合的两类混合算法．在Wolfe线搜索下，不需要给定下降条件，即证......
为解决大规模小波神经网络的优化问题，提出了一种快速的拟牛顿学习算法，即使用改进Wolfe线搜索的仅存储梯度向量拟牛顿算法．该算法每......
结合DY方法和HS方法给出了求解无约束优化问题的一种新的杂交共轭梯度算法,在无充分下降性假设下,证明了算法在弱Wolfe线搜索条件......
结合收敛性及计算效能两者的优势，提出一个求解无约束优化问题的混合共轭梯度法，证明了算法在wolfe线搜索下的全局收敛性．并对算法进......
1 引言 在求解无约束优化问题 min f(x) (1.1) x∈R_n的非线性共轭梯度法中,最早的一种由Flethcher和Reeves[6]在1964年提出,它具......
利用几何规划的特点将无约束正定式几何规划问题转化为无约束的非线性凸规划问题.共轭梯度算法是求解无约束非线性规划的一种重要......
结合已有修正的DY共轭梯度方法和修正的HS共轭梯度方法的优点，提出了一种求解无约束优化问题的新共轭梯度方法，证明了该算法具有全局......
本文提出一类新的共轭梯度法,证明了其在Wolfe线搜索下具有全局收敛性,最后对算法进行数值试验,数值结果表明该算法是有效的.......
在修正PRP共轭梯度法的基础上,提出了求解无约束优化问题的一个充分下降共轭梯度算法,证明了算法在Wolfe线搜索下全局收敛,并用数......
提出了一种含参数的修正HS共轭梯度法，该算法具有性质：①参数βBHSk 不仅具有梯度值的信息还具有函数值的信息；②参数βBHSk 是非负的......
给出了一个基于PRP方法的新的杂交共轭梯度法，并在适当的条件下，证明了新算法的全局收敛性．数值结果表明提出的算法是有效的．......
借助于目标函数的四阶Taylor展开导出新的拟牛顿方程,并将其应用到多目标优化问题中,给出了一种多目标优化改进的拟牛顿算法（称为M-......
共轭梯度法是求解大型最优化问题的一类非常有效的方法，但在计算过程中可能会出现误差．分析了一种采用Wolfe线搜索的带误差的共轭梯......
