摘要
结合子空间思想和Liu-Storey(LS)共轭梯度法,提出了求解大规模非负约束优化问题的可行共轭梯度算法,并分析了算法在Armijo型线性搜索下的全局收敛性.数值实例表明该算法是有效的.
This paper proposed a feasible conj ugate gradient algorithm for solving large-scale nonnega-tive constrained optimization problems by employing the subspace-proj ection strategy and the Liu-Storey （LS）conj ugate gradient method and established its global convergence.Experimental result shows that the proposed algorithm is efficient.
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期117-121,共5页
Journal of Hunan University:Natural Sciences
基金
国家自然科学基金资助项目(11271115)
湖南省自然科学基金资助项目(13JJ3040)
关键词
非负约束优化
子空间
共轭梯度法
全局收敛性
nonnegative constrained optimization
subspace strategy
conjugate gradient method
global convergence
