谢丽.一类具有充分下降性的DL共轭梯度法[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2020,37(1):49-53
一类具有充分下降性的DL共轭梯度法
A Class of DL Conjugate Gradient Method with Sufficient Descent
  
DOI:
中文关键词:  共轭梯度法  Wolfe线搜索  充分下降性  全局收敛性
英文关键词:conjugate gradient method  Wolfe line search  sufficient descent property  global convergence
基金项目:
作者单位
谢丽 重庆师范大学 数学科学学院重庆 401331 
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中文摘要:
      针对无约束优化问题,利用两项共轭梯度法(DL方法)去逼近改进的HS三项共轭梯度法,提出了改进的DL共轭梯度法即MDL共轭梯度法.该方法相对于DL方法具有一个更好的性质,即该共轭梯度法的搜索方向不依赖任何线搜索就可满足充分下降条件,理论上证明了该方法在Wolfe线搜索条件下对一般函数具有全局收敛性.
英文摘要:
      For unconstrained optimization problems, the improved HS three-term conjugate gradient method is approximated by the two-term conjugate gradient method DL method, and the improved DL conjugate gradient method MDL conjugate gradient method is proposed. Compared with DL conjugate gradient method, this method has a better property, that is, the search direction of the conjugate gradient method can satisfy sufficient descent condition without relying on any line search. It is theoretically proved that the method has global convergence for general functions under Wolfe line search condition.
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