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一类修正Hager-Zhang共轭梯度法的收敛性及其数值实验
被引量:
1
1
作者
王松华
夏师
黎勇
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2021年第5期1107-1116,共10页
为有效提高求解无约束优化问题的计算效率,提出一类新的修正Hager-Zhang共轭梯度法,该算法不依赖线搜索,具有充分下降性和信赖域性质.理论研究结果表明,在常规假设条件下,新算法不仅在弱Wolfe-Powell线搜索下对一般函数全局收敛,且对一...
为有效提高求解无约束优化问题的计算效率,提出一类新的修正Hager-Zhang共轭梯度法,该算法不依赖线搜索,具有充分下降性和信赖域性质.理论研究结果表明,在常规假设条件下,新算法不仅在弱Wolfe-Powell线搜索下对一般函数全局收敛,且对一致凸函数具有R-线性收敛速度.数值实验结果表明,新算法比经典Hager-Zhang算法及其两个修正算法性能更优.
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关键词
无约束优化
hager
-
zhang
共轭
梯度
法
充分下降性
信赖域
收敛性
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职称材料
题名
一类修正Hager-Zhang共轭梯度法的收敛性及其数值实验
被引量:
1
1
作者
王松华
夏师
黎勇
机构
百色学院数学与统计学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2021年第5期1107-1116,共10页
基金
国家自然科学基金(批准号:11661001,11661009)
广西自然科学基金(批准号:2018GXNSFAA281259,2020GXNSFAA159069).
文摘
为有效提高求解无约束优化问题的计算效率,提出一类新的修正Hager-Zhang共轭梯度法,该算法不依赖线搜索,具有充分下降性和信赖域性质.理论研究结果表明,在常规假设条件下,新算法不仅在弱Wolfe-Powell线搜索下对一般函数全局收敛,且对一致凸函数具有R-线性收敛速度.数值实验结果表明,新算法比经典Hager-Zhang算法及其两个修正算法性能更优.
关键词
无约束优化
hager
-
zhang
共轭
梯度
法
充分下降性
信赖域
收敛性
Keywords
unconstrained optimization
hager
-
zhang
conjugate gradient method
sufficient descent feature
trust region trait
convergence
分类号
O224.2 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类修正Hager-Zhang共轭梯度法的收敛性及其数值实验
王松华
夏师
黎勇
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2021
1
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