摘要
根据改进的PRP方法,提出了一个新的求解无约束优化问题的共轭梯度法,该算法在强wolfe型线搜索下具有充分下降性和全局收敛性,数值实验结果表明该算法是有效的。
Base on the improved PRP conjugate gradient method,a new conjugate gradient method is presented for unconstrained optimization problems.The algorithm possesses sufficient descent property and global convergence under the strong wolfe line search.The numerical results show that the algorithm is effective.
出处
《钦州学院学报》
2018年第5期23-26,共4页
Journal of Qinzhou University
基金
国家自然科学基金:蛋白质经带电石墨烯纳米孔输运的模拟研究(11704210)
广西自然科学基金:半连续动力系统理论之于红树林害虫治理的研究(2016GXNSFAA380102)
关键词
无约束优化
共轭梯度法
充分下降性
全局收敛性
数值实验
unconstrained optimization
conjugate gradient method
sufficient descent property
global convergence
numerical experiment
