摘要
提出了一种混合的FR-PC共轭梯度法,该法每步迭代都可自动产生一个充分下降方向.分别在Wolfe搜索和固定步长公式下证明了算法的全局收敛性,数值实验说明算法是有效的.
A hybrid FR and PC conjugate gradient method for unconstrained optimization was proposed,which generates automatically a sufficient descent direction.Global convergence of new method in which the step-length was computed by Wolfe line search and a fixed formula was proved.Preliminary numerical experiments show that the new method is efficient.
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期42-44,52,共4页
Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition)
基金
国家自然科学基金(60962006)
宁夏高等学校科学研究项目(2009JY006)
湖南省教育厅资助项目(08C668)
关键词
无约束优化
共轭梯度法
全局收敛性
unconstrained optimization
conjugate gradient method
global convergence
