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1.
对于非线性共轭梯度法,文章在前人提出的混合共轭梯度法基础上,提出一种新的混合共轭梯度法,证明它的全局收敛性,并用新的公式建立算法框架.在不依赖任何线性搜索条件的情况下,证明算法框架生成的迭代方向满足充分下降条件,并在标准Wolfe线搜索条件下证明算法的全局收敛性.对新算法进行数值试验,结果表明改进后的算法是有效的. 相似文献
2.
研究利用共轭梯度法求解无约束最优化问题,为了保证共轭梯度方向是目标函数的充分下降方向,对共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数确定了一个取值范围并与Wolfe步长搜索相结合,提出了新的共轭梯度算法,使算法具有更好的收敛速度,特别是在求解大规模无约束最优化问题时,此算法只需要较小的存储. 相似文献
3.
提出一个新的修正Hestenes-Stiefel(HS)非线性共轭梯度法(MHSCG算法).在精确线搜索下MH-SCG算法化归为标准的HS共轭梯度算法.该算法产生的搜索方向不依赖于线搜索准则而具有充分下降性.新方法在一个修正Armijo型线搜索下具有全局收敛性.数值试验表明,对于多数算例新算法比PRP、HS、LS算法具有更好的计算结果. 相似文献
4.
在Dai-Yuan共轭梯度法的基础上,提出了一个修正的谱DY方法,使其继承了DY方法良好的理论性质,同时数值表现也得到较好的改善.在Wolfe线搜索条件下建立了其全局收敛性,进一步给出了一个有效的谱共轭梯度算法,数值试验表明该算法比PRP共轭梯度算法更有效. 相似文献
5.
《洛阳师范学院学报》2015,(11)
提出了一种新的求解无约束优化问题的谱共轭梯度算法.该算法在标准Wolfe线性搜索条件就能满足充分下降性,在标准的Wolfe非精确线搜索下证明新算法的全局收敛性. 相似文献
6.
最速下降算法在最优化理论中一个重要的算法,最速下降算法更是共轭梯度算法中不可或缺的重要组成部分,所以研究最速下降算法的改进,对改进共轭梯度算法,以至与之相关的一些最优化算法,都有一定的研究价值.本文主要针对最速下降算法的一些不足之处,进行改进.理论证明,该改进方法确实能抑制最速下降算法的锯齿现象,并大大提升了原算法的收敛速度. 相似文献
7.
陈章红 《遵义师范学院学报》2023,(4):99-102
针对文献[1]中提出的共轭梯度算法的一些不足，作者提出对参数?k进一步改进，形成一种基于FR方法和DY方法的新共轭梯度算法。根据该算法的相关搜索条件，作者证明了该算法具有全局收敛性，并说明了该算法也具有二次终止性。 相似文献
8.
9.
钱树华 《宁夏师范学院学报》2006,27(3):38-41
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题.利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法.该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优.通过对算法的收敛性的证明及数值分析,结果表明该算法是有效的. 相似文献
10.
共轭梯度法是一类解决无约束优化问题的有效方法,尤其适用于大规模优化问题的求解.提出一族包含DY方法的新的共轭梯度法,并证明了该算法在Wolfe线搜索条件下具有全局收敛性,数值结果表明该算法是有效的. 相似文献
11.
提出了一种新的修正共轭梯度算法．此算法的优点是无需线性探索迭代方向就具有充分下降性,并且采用了一种新的Armijo线性搜索技术．在较弱的条件下,证明了方法的全局收敛性． 相似文献
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13.
基于算法的下降性要求给出了一类求解无约束优化问题的含参量共轭梯度类型公式和算法,并证明了该算法在弱Wolfe线搜索下的下降性和全局收敛性.数值实验结果表明算法是有效的. 相似文献
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15.
研究了一种非单调Armijo型线搜索,发现了此线搜索的一些新的性质,并利用这些新性质证明了此线搜索Liu-Storey(LS)共轭梯度法不仅是全局收敛的,而且是强收敛的。 相似文献
16.
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线性搜索时其全局收敛性.数值实验表明该方法是很有效的. 相似文献