摘要
本文对于大规模无约束优化问题提出了一种新的混合β_k公式,从而提出了一种具有充分下降性的混合共轭梯度法.利用精确线搜索步长规则,在适当的假设下证明了新算法的全局收敛性.
In this paper, a new mixed iterative formula of coefficient βk is proposed for large-scale unconstrained optimization problems, and a mixed conjugate gradient method with sufficient descent is proposed. By using the exact line search step rules, we prove the global convergence of the new algorithm under the appropriate assumptions.
作者
景书杰
王慧婷
牛海峰
陈耀
JING Shu-jie;WANG Hui-ting;NIU Hai-feng;CHEN Yao(School of Mathematics and Information Science,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,Chin)
出处
《数学杂志》
2018年第3期520-524,共5页
Journal of Mathematics
基金
国家自然科学基金资助项目(U1504104)
河南省教育厅教育厅基础研究计划资助项目(15A110024)
关键词
无约束最优化
共轭梯度法
精确线搜索
全局收敛性
unconstrained optimization
conjugate gradient
exact line search
globalconvergence
