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为有效求解大规模无约束优化问题,提出了一类新的混合共轭梯度法.该方法在每步迭代中都不依赖于函数的凸性和搜索条件而自行产生充分下降方向.在适当的条件下,获证了在Armijo搜索下,即使求解非凸函数极小化的问题,算法也具有全局收敛性.同时,数值实验表明所提算法可以有效求解优化测试问题.
一类Armijo搜索下新的共轭梯度法及其全局收敛性
【摘 要】
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为有效求解大规模无约束优化问题,提出了一类新的混合共轭梯度法.该方法在每步迭代中都不依赖于函数的凸性和搜索条件而自行产生充分下降方向.在适当的条件下,获证了在Armijo
【机 构】
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北方民族大学数学与信息科学学院,河南师范大学数学与信息科学学院,河南科技大学数学与统计学院
【出 处】
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河南师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金（11361001）,北方民族大学校级科研基金（2014XBZ09）,北方民族大学基本科研项目（2015JBK419）
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