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题名强Wolfe线搜索下修正的全局收敛共轭梯度法
- 1
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作者
李艳妮
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机构
上海建桥学院职业技术学院
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出处
《上海建桥学院学报》
2024年第2期73-77,共5页
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文摘
针对大规模无约束优化问题,本文提出了一个新的混合共轭梯度公式,以证明在强Wolfe线搜素的准则下以及常规假设条件下新算法的下降性和强收敛性。
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关键词
共轭梯度法
全局收敛
强收敛性
大规模无约束优化
混合共轭梯度
假设条件
新算法
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分类号
O22
[理学—运筹学与控制论]
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题名一种近似BFGS的自适应双参数共轭梯度法
- 2
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作者
李向利
莫元健
梅建平
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机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
广西高校数据分析与计算重点实验室
广西应用数学中心
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出处
《应用数学》
北大核心
2024年第1期89-99,共11页
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基金
国家自然科学基金(11961010,61967004)
桂林电子科技大学研究生创新项目(2023YCXS115)。
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文摘
为了更加有效的求解大规模无约束优化问题,本文基于自调比无记忆BFGS拟牛顿法,提出一个自适应双参数共轭梯度法,设计的搜索方向满足充分下降性,在一般假设和标准Wolfe线搜索准则下,证明该方法具有全局收敛性,数值实验结果证明提出的新算法是有效的.
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关键词
大规模无约束优化
共轭梯度法
WOLFE线搜索
全局收敛性
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Keywords
Large-scale unconstrained optimization
Conjugate gradient method
Wolfe Line Search
Global convergence
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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题名一种改进的三维子空间极小化共轭梯度法
被引量：4
- 3
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作者
刁新柳
刘红卫
赵婷
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机构
西安电子科技大学数学与统计学院
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出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2020年第3期470-478,共9页
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基金
国家自然科学基金(批准号:11461021)
陕西省自然科学基金(批准号:2017JM1014)。
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文摘
利用满足修正割线方程的Hessian矩阵近似二次模型中的Hessian阵,通过在三维子空间中极小化此二次模型导出搜索方向,并结合非单调线搜索策略和重启技术,提出一种改进的三维子空间极小化共轭梯度算法,并在一些合理假设下,证明了算法的全局收敛性.针对Andrei测试函数集,数值实验验证了新算法的有效性.
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关键词
大规模无约束优化
共轭梯度法
修正割线方程
WOLFE线搜索
全局收敛性
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Keywords
large-scale unconstrained optimization
conjugate gradient method
modified secant equation
Wolfe line search
global convergence
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分类号
O221.2
[理学—运筹学与控制论]
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题名一个解大规模无约束优化问题的全局梯度法(英文)
被引量：2
- 4
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作者
周群艳
陈俊
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机构
江苏技术师范学院数理学院
南京晓庄学院数学与信息技术学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2012年第1期202-208,共7页
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基金
Supported by the Jiangsu Teachers University of Technology Foundation(KYY08041)
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文摘
本文提出一种新的解大规模无约束优化问题的全局收敛的梯度法.新算法沿着负梯度方向选择步长,而初始步长根据目标函数的海赛矩阵的近似数量矩阵来确定.理论上证明了新算法产生的点列的每个聚点都是稳定的,数值试验表明新算法是可靠且有效的.
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关键词
大规模无约束优化
梯度方法
非单调线搜索
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Keywords
Large scale unconstrained optimization
Gradient method
Nonmonotone line search
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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题名大规模无约束优化的非单调有限内存BFGS算法
被引量：1
- 5
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作者
戴沨
钱小燕
刘浩
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机构
南京工业大学理学院
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出处
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》
CAS
2009年第3期198-201,215,共5页
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基金
江苏省自然科学基金基础研究计划项目(2006184)
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文摘
结合有限内存及非单调搜索技术提出了求解大规模无约束优化的非单调有限内存BFGS(NLBFGS)算法,在一定的条件下给出了算法收敛性结论.从标准试验函数库CUTE中选择标准函数,与线搜索满足强Wolfe条件的L-BFGS算法相对比进行了数值试验,结果表明算法是较为满意的.
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关键词
大规模无约束优化
非单调线搜索
L-BFGS
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Keywords
large scale unconstrained optimization
nonmonotone line search
L-BFGS
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分类号
O221.2
[理学—运筹学与控制论]
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题名无约束优化的非单调三次正则BB算法
- 6
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作者
楚王莉
刘红卫
刘泽显
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机构
西安电子科技大学数学与统计学院
中国科学院数学与系统科学研究院
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出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2019年第6期1357-1366,共10页
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基金
国家自然科学基金(批准号:11901561)
陕西省自然科学基金(批准号:2017JM1014)
广西自然科学基金(批准号:2018GXNSFBA281180)
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文摘
先利用BB(Barzilai-Borwein)类型参数构造目标函数Hessian矩阵的近似矩阵,通过极小化当前迭代点处的三次正则化近似梯度模型求解试探步,再结合非单调线搜索策略提出一个非单调三次正则BB算法,最后给出算法的收敛性证明.数值实验结果表明,该算法数值性能良好.
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关键词
大规模无约束优化
梯度算法
BB(Barzilai-Borwein)算法
三次正则化算法
非单调线搜索
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Keywords
large-scale unconstrained optimization
gradient algorithm
BB(Barzilai-Borwein)algorithm
cubic regularization algorithm
non-monotone line search
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分类号
O221.2
[理学—运筹学与控制论]
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题名解大规模无约束优化的自适应过滤信赖域法
- 7
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作者
周群艳
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机构
江苏技术师范学院数理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第20期47-49,108,共4页
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基金
江苏技术师范学院基金(No.KYY08041)
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文摘
提出一种解大规模无约束优化问题的自适应过滤信赖域法。用目标函数的梯度及迭代点的信息来构造目标函数海赛矩阵的近似数量矩阵,引进了过滤技术和自适应技术,大大提高了计算效率。从理论上证明了新算法的全局收敛性,数值试验结果也表明了新算法的有效性。
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关键词
大规模无约束优化
过滤技术
梯度法
自适应信赖域法
全局收敛性
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Keywords
large scale unconstrained optimization
filter technique
gradient method
adaptive trust region method
global convergence
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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题名一种解大规模无约束优化问题的梯度方法
- 8
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作者
周群艳
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机构
江苏技术师范学院数理学院
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出处
《江苏理工学院学报》
2009年第2期67-70,86,共5页
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基金
江苏技术师范学院青年基金(KYY08041)
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文摘
提出一种新的解大规模无约束优化问题的梯度法。这种算法沿着负梯度方向选择步长,而初始步长根据目标函数的海赛矩阵的近似数量矩阵来确定。理论上证明了由算法产生的迭代点列具备全局收敛性。数值试验表明新算法可靠且有效。
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关键词
大规模无约束优化
梯度法
线搜索
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Keywords
large scale unconstrained optimization
gradient method
line search
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分类号
O241
[理学—计算数学]
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题名一类基于共轭梯度法的下降算法
- 9
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作者
时贞军
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机构
曲阜师范大学运筹学研究所
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出处
《枣庄师专学报》
2000年第2期14-21,共8页
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基金
国家自然科学基金 !(198710 49)
山东省自然科学基金 !(Q98A0 6 114)资助项目
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文摘
共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的有效算法之一 ,近年来出现了很多共轭梯度法收敛性的相关文献。本文研究基于共轭梯度法的下降算法 ,证明了算法的收敛性 ,并对算法进行了数值试验 。
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关键词
下降算法
全局收敛法
数值试验
共轭梯度法
大规模无约束优化问题
WOLFE搜索
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Keywords
Descent method based on conjugate gradient method,global convergonce,convergence,numerical experiments.
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分类号
O242.23
[理学—计算数学]
O221.1
[理学—数学]
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