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1.
共轭梯度法是求解大规模约束问题的有效算法,不同的参数选取构成不同的共轭梯度法.通过研究一个新的求解无约束最优化问题的共轭梯度法,证明该公式在广义Wolfe线搜索下是具有充分下降性,并且是全局收敛的. 相似文献
2.
共轭梯度法是求解无约束优化问题的一种重要的方法,尤其适用于大规模优化问题的求解.通过应用计算βk的新公式求得一种新的共轭梯度法,在非精确线性搜索的Wolfe准则下证明新的共轭梯度法的全局收敛性,并且数值实验表明了这种线搜索下算法的有效性. 相似文献
3.
研究求解无约束最优化问题的共轭梯度法,提出了一种新的共轭梯度类型公式,从而影响了算法产生的搜索方向,进一步影响了算法的效果,得到一类新共轭梯度法,证明了在Grippo-Lucidi线搜索下新共轭梯度法的全局收敛性. 相似文献
4.
共轭梯度法是求解非线性优化问题的一种重要方法.通过对共轭梯度法及其全局收敛性的分析,提出一个新的非线性共轭梯度公式,采用该公式和Wolfe非精确线搜索的方法是全局收敛的.文末的数值实验验证了算法是有效的. 相似文献
5.
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
6.
共轭梯度法是求解非线性优化问题的一种重要方法,尤其适用于大规模优化问题的求解.提出一个新的非线性共轭梯度公式,采用该公式和Wolfe非精确线搜索的方法,使之全局收敛.经数值实验验证该算法是有效的. 相似文献
7.
对无约束优化算法进行了研究。描述了最速下降算法、牛顿法、非线性FR共轭梯度法、非线性PRP共轭梯度法、非线性DY共轭梯度法等求解大规模无约束优化问题的有效算法以及精确线搜索、Wolfe线搜索、Armijo线搜索的搜索条件;着重研究了计算更为有效的适合求解无约束优化问题的超记忆梯度算法;在一类Wolfe型非精确线搜索条件下给出了一类超记忆梯度算法,并且在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性,为求解大规模无约束优化问题以及各种算法的比较提供了参考。 相似文献
8.
为求解线性二阶锥规划,介绍了一种修正FR共轭梯度法.给出线性二阶锥规划问题的KKT条件,利用F-B光滑函数将互补性条件光滑化,将KKT条件转化成一个与之等价的光滑非线性方程组,给出一个价值函数,将光滑非线性方程组转化为无约束优化问题,利用共轭梯度法求解无约束优化问题,得到原问题的最优解.证明该算法的全局收敛性. 相似文献
9.
共轭梯度法和最速下降法的混合算法 总被引：4，自引：0，他引：4
将共轭梯度法与最速下降法有机地结合起来,构造了一种共轭梯度法和最速下降法的混合算法,并证明了该算法的全局收敛,混合算法既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数“性态不优”时,最速下降法难以求解的问题。同时也可以看到共轭梯度法与最速下降法仅仅是混合算法的特例。 相似文献
10.
对求解无约束最优化问题的共轭梯度法进行了研究,提出了计算βk的一种新的公式,并对标准Wolfe搜索条件进行了推广,得到一种新的共轭梯度法.在一定条件下证明了该算法的全局收敛性,同时给出了一些数值例子,得到很好的数值结果. 相似文献