强Wolfe线搜索相关论文
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......
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......
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......
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......
三项共轭梯度法作为二项共轭梯度法的一种拓展形式,亦是求解大规模无约束问题的有效方法之一.通过构造一个新的共轭参数与三项参数......
本文首先指出文献[1]给出的一类新共轭下降算法全局收敛条件是不恰当的,并给予了更正;然后将所得结果作了进一步的推广.......
提出了一种有效的修正LS共轭梯度方法。该方法在每一步迭代中均产生一个充分下降方向，且不依赖于任何线搜索。在强 Wolfe线搜索下，讨......
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......
共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题最有效的方法之一.结合强Wolfe线搜索的第二个不等式,该文提出了修正的PRP和HS公式.在常规......
谱三项共轭梯度法作为共轭梯度法的一种重要推广,在求解大规模无约束优化问题方面具有较好的理论特征与数值效果.本文运用强Wolfe......
由于共轭梯度法具有算法设计的简洁性和存储空间小的特点，因此共轭梯度法常用来求解大规模的无约束优化问题和含有凸约束的单调非线......
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......
在共轭梯度不能精确计算的情况下，研究了带误差项的FR共轭梯度法，因而更适用于许多实际问题．步长规则采用强Wolfe线搜索，在很一般的条......
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......
提出了一个等式约束下凸二次规划问题的带强Wolfe线搜索的信赖域算法.该算法利用增广Lagrange函数将约束问题转化为无约束问题,在......
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......
基于带有割线条件的DL方法,提出了两个满足改进的割线条件的修正共轭梯度方法——MDDL1方法与WMDDL1方法.在步长满足Wolfe线搜索的......
为了寻找求解大规模无约束非线性优化问题的一种有效方法,提出了一种等式约束下新的共轭梯度算法,该算法利用广义消去法将约束优化......
【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......
本文给出了一种新的共轭梯度法公式,在强Wolfe线搜索条件下给出了新公式的充分下降性和由新公式所产生的算法,并证明了新算法的全......
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......
基于一个新的拟牛顿方程,通过修正的非线性共轭梯度算法和共轭条件,提出了一种新的共轭梯度算法,并在函数梯度非零等适当的条件下,......
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.......
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......
共轭梯度法是求解无约束优化问题的一类有效方法。由于它具有算法简单、存储量小、收敛速度快、易于实现等优点，因而经常被使用于求......
研究一类新的记忆梯度法，算法利用当前点的负梯度和前一点的搜索方向的线性组合为搜索方向，以强wolfe线搜索确定步长，并证明了算法具......
利用矩阵条件数的求解方法,求解基于MBFGS割线条件的修正DL共轭梯度法中的参数t,提出带有优选参数的修正DL共轭梯度法;假设搜索方......
提出了一个不依赖线搜索且具有充分下降性的新的共轭梯度法（ZPRP法）,并证明了ZPRP方法在强Wolfe搜索条件下全局收敛.......
在现有共轭梯度方法的基础上,提出一种新混合共轭梯度法来求解无约束最优化问题.该方法采用近似方法去逼近Hessen矩阵,克服了传统......
本文提出了一类与HS方法相关的新的共轭梯度法．在强Wolfe线搜索的条件下，该方法能够保证搜索方向的充分下降性，并且在不需要假设目标......
利用扰动因子修正DL共轭梯度法;在强Wolfe线搜索中σ<1/2条件下,证明了新方法产生的搜索方向具有充分下降性并且新方法对一般函数......
提出了一种有效的修正LS共轭梯度方法.该方法在每一步迭代中均产生一个充分下降方向,且不依赖于任何线搜索.在强Wolfe线搜索下,讨......
提出了一类不依赖线搜索具有充分下降性的修正FR共轭梯度法（MFR）,并证明了MFR方法在强Wolfe线搜索下的全局收敛性.......
共轭梯度法是求解无约束优化的一类有效的方法。它具有算法简便，存储需求小等优点，适合于求解大规模优化问题。经典的非线性共轭梯度......
