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1.
虽然求解无约束优化问题共轭梯度方法的算法程序便于计算机上实现,但难于建立算法的全局收敛性理论.为弥补其不足,研究了一类新的共轭梯度算法.该算法搜索方向的构造中引入了3个参数,且通过合适地选取这些参数保证了所得搜索方向不依赖于线搜索技术,是目标函数的恒充分下降方向.以此为基础,提出了一种求解无约束优化问题的非单调三参数共轭梯度法,并在一定的假设条件下建立了算法的全局收敛性理论.数值实验进一步验证了这种算法比同类算法更有效. 相似文献
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林穗华 《西南大学学报(自然科学版)》2017,39(7):97-103
给出一种非负且带有调比因子的修正PRP共轭梯度法参数公式.基于该共轭参数公式,采用SWP线搜索的对应共轭梯度算法满足充分下降性,采用WWP线搜索的对应谱共轭梯度算法保持下降性.在常规假设条件下,证明了算法的全局收敛性,数值实验结果表明算法是有效的. 相似文献
3.
Goldstein线搜索下共轭梯度法的全局收敛性 总被引:2,自引:0,他引:2
假设目标函数f(x)在水平集上有下界且二次连续可微,证明了带Goldstein线搜索的共轭梯度法产生的搜索方向dk是下降方向,并有。作为一种特殊情形,得到了带Goldstein线搜索的Fletcher-Reeves方法的全局收敛性。 相似文献
4.
本文在DY共轭梯度法的基础上对解决无约束最优化问题提出一种改进的共轭梯度法.该方法在Wolfe线搜索下能够保证充分下降性,并在目标函数可微的条件下,证明了算法的全局收敛性.大量数值试验表明,该方法是很有效的. 相似文献
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提出了一种改进的PRP共轭梯度算法,其搜索方向自动具有充分下降性和信赖域性质,且在一定条件下,具有全局收敛性.数值结果表明该算法对求解无约束光滑问题是有效的. 相似文献
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强Wolfe条件不能保证标准CD共轭梯度法全局收敛.本文通过建立新的共轭参数,提出无约束优化问题的一个新谱共轭梯度法,该方法在精确线搜索下与标准CD共轭梯度法等价,在标准Wolfe线搜索下具有下降性和全局收敛性.初步的数值实验结果表明新方法是有效的,适合于求解非线性无约束优化问题. 相似文献
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基于已有的DY方法,提出了一种改进的DY共轭梯度法(NMDY算法),该算法产生的搜索方向为充分下降方向,且这一性质与所采用的线搜索方法无关。并在一定的条件下证明了该算法基于Wolfe线搜索求解非凸优化问题的全局收敛性。 相似文献
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利用共轭投影梯度技术,结合滤子算法的思想,通过修正搜索方向,建立了一个新的共轭投影梯度滤子算法.该算法不需要求解二次规划子问题,而且能有效避免常规滤子算法中的恢复算法.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性. 相似文献
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在PRP型共轭梯度法的基础上给出一个谱共轭梯度形式的算法,它不依赖于任何线搜索而具有充分下降性,并证明了算法在标准Armijo线搜索下全局收敛. 相似文献
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根据现有的共轭梯度算法,提出了一种新的求解无约束优化问题的混合共轭梯度法.在每一步迭代过程中,新算法总是能生成一个充分下降方向.在Wolfe线搜索下,提出的算法具有全局收敛性.数值实验表明该算法具有良好的计算性能. 相似文献
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一般情况下,求解大规模约束问题的有效算法是共轭梯度法,βk的选取不同构成不同的共轭梯度法。提出了求解无约束优化问题的一种新的共轭梯度法,修正了βk,并在Wolfe线搜索下证明了它的全局收敛性。 相似文献
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提出了一类WFR型谱共轭梯度法,并且该算法在任何线搜索下都具有充分下降性.在标准Wolfe线搜索下,证明了新算法具有全局收敛性.数值实验结果表明新算法优于VFR法. 相似文献
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利用Moreau-Yosida正则化技术和非单调线搜索技术,设计了一种针对大规模非光滑优化问题的修正Hestenes-Stiefel共轭梯度算法.该算法的搜索方向不仅自动满足充分下降条件,而且属于信赖域.在适当条件下,新算法全局收敛.初步的数值实验也表明新算法对于求解大规模非光滑无约束凸优化问题是有效的. 相似文献