充分下降性相关论文
众所周知,共轭梯度法由于其结构简单、存储量小等特点,在工程问题、金融模型等许多实际领域中得到了广泛的应用.然而,对共轭梯度法......
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......
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......
非线性共轭梯度法是优化理论中一种重要的方法,也是目前解决大规模无约束优化问题的有效方法之一.它凭借其存储信息量少,算法简单......
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,优化问题维数剧增,具......
为了解决稀疏信号重构问题,改善求解非线性方程组的效率性能,构建一种新的修正方向,结合新型的线搜索方法和经典的超平面投影技术,......
非线性共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一类重要方法DAI-LIAO型方法和WEI-YAO-LIU型方法是两类非常有效的非线性共轭梯度......
非线性共轭梯度法迭代简单,计算快,存储小,因此常被用于求解大规模无约束优化问题.本文从下降性的角度出发,分别结合谱共轭梯度法......
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......
共轭梯度法具有迭代格式、计算简单、低存储要求和全局收敛等特点,是求解大规模无约束优化问题最有效的方法之一.本文从方法的下降......
共轭梯度法由于收敛速度快,不需要计算和存储Hesse矩阵及其逆矩阵,对于大规模无约束优化问题来说是最有效的方法之一.本文通过极小......
共轭梯度法凭借其存储需求小、算法简单等优点,成为求解大规模无约束优化问题的主要方法之一.共轭梯度法避免了最速下降法收敛速度......
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......
非线性共轭梯度法具有迭代简单、存储小、计算快等优点,因此这类方法是求解大规模无约束最优化问题的一类非常重要的方法.为了获得......
无约束最优化问题在计划经济、工程设计、交通运输、生产管理、军事国防以及工程技术等领域都有着广泛的应用.因而寻求最快速有效......
非线性共轭梯度法迭代简单，计算快，存储小，因此常被用于求解大规模无约束优化问题.本文从下降性的角度出发，分别结合谱共轭梯度法和三......
本文主要以DY共轭梯度法为主线,研究求解无约束优化问题的共轭梯度法的充分下降性和全局收敛性.在引言中回顾了非线性共轭梯度法的......
这篇论文主要是研究新的共轭梯度算法和新的sop方法。 第一章，回顾有关共轭梯度方法的基本知识及一些著名成果，描述了BlFGS和BFGs......
非线性共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一类重要方法。DAI-LIAO型方法和WEI-YAO-LIU型方法是两类非常有效的非线性共轭梯......
共轭梯度法是求解无约束最优化问题的有效算法之一. 由于其算法简单、所需的计算量和存储量较少等优点，共轭梯度法非常适合于求解大......
在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小、具有步收敛性、稳定性高且易于编程等，是一类求解无约束优化......
非线性共轭梯度法具有迭代简单、存储小、计算快等优点，因此这类方法是求解大规模无约束最优化问题的一类非常重要的方法.为了获得......
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......
基于DL共轭梯度方法,提出了一类修正的DL方法来解决无约束优化问题.该方法相对于DL共轭梯度方法具有一个更好的性质,即在强Wolfe线......
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......
本文在Fletcher-Reeves共轭梯度法的基础上提出一类修正的Fletcher-Reeves共轭梯度法,其在广义Wolfe线搜索下具有充分下降性和全局......
在LS方法基础上,提出了一种新的求解无约束最优化问题的共轭梯度法.新方法通过一个新的公式计算参数,克服了LS方法的数值效果不稳......
本文在校正的DFP方法基础上,提出了一个新的三项梯度下降算法.该算法能够保证在每一步迭代中具有充分下降性,并在强Wolfe线搜索条......
共轭梯度法是一类非常重要的用于解决大规模无约束优化问题的方法.本文通过修正的BFGS公式提出了一个新的共轭梯度方法.该方法具有......
为了克服其他算法复杂和存储量大等缺点,基于经典的线搜索方法和超平面投影技术,设计了一种新型无导数的三项共轭梯度算法,用于求......
共轭梯度法因为其迭代简单和低存储等特点,在工程问题、金融模型等许多实际领域中得到广泛的应用;针对大规模无约束优化问题,提出......
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......
提出一类求解大规模无约束最优化问题的新共轭梯度方法.该方法在任何线性搜索下都具有充分下降性,并证明了采用Wofle线性搜索时其......
众所周知，共轭梯度法所产生的搜索方向往往无法保证其下降性，即使有时所产生的方向具有下降性，但该下降性往往依赖于某种线性搜索．因此......
提出了一种三项超记忆梯度方法.该方法的最大优点是：在无需线性搜索的条件下,迭代方向就是充分下降方向.在较弱的条件下,分析了方法......
【摘要】对HestenesStiefel（HS）共轭梯度法进行适当的修正，提出了一个新的HS共轭梯度法，证明了它具有不依赖于线搜索的充分下降性，并在......
共轭梯度法是求解大型无约束非线性优化问题的一种常用方法,在应用中通常以负梯度方向作为其自动重启方向.该文在LS共轭梯度法的基......
给出一类搜索方向采用保守策略的新型共轭梯度法,在常规假设条件下得到了算法的全局收敛性结果,并给出算法的数值实验结果.结果表......
在Dai-Liao共轭梯度法的基础上,提出了一种修正的共轭梯度法,该算法在强Wolfe线性搜索和精确线性搜索下具有充分下降性.同时,在确......
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......
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．......
通过对Dai-Yuan共轭梯度法的分析，将βk^KY推广到更一般的形式．根据搜索方向的下降性要求，得出含参数Dai—Yuan共轭梯度法．在Wolfe条件......
摘 要：在实际生活中，最优化问题的求解十分普遍，例如大气模拟、自然科学、生产管理等等。所以，最优化问题的求解已经发展为关键问题。......
共轭梯度法是求解大规模约束问题的有效算法,不同的参数选取构成不同的共轭梯度法。通过研究一个新的求解无约束最优化问题的共轭......
为了更有效求解一类大规模无约束优化问题,克服其他算法普遍存在的算法较为复杂,存储量大和计算机编程难等不足,在传统三项PRP共轭......
根据谱共轭梯度法，提出一种同时吸纳了FR法和PRP法优点的修正的共轭梯度法．该算法在不依赖任何线性搜索的情况下始终产生充分下降方......
给出修正的DY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（型）算法，新的公式不需要任何线搜索可以保持充分下降性，此外，我们证......
给出一类求解非线性无约束优化问题的共轭梯度新算法。在强Wolfe-Powell线搜索下所给公式具有充分下降性，所给该新算法具有全局收敛......
提出了含双参数的新共轭梯度法βk公式,证明了该方法在适当选取参数σ的强Wolfe线搜索下满足充分下降条件和全局收敛性.......
