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一类无需线性搜索的记忆梯度法

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摘要

提出一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法,证明了算法的全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛速率进行了分析.新算法在迭代过程中无需对步长进行线性搜索,仅需对算法中的一些参数进行预测估计,从而减少了目标函数及梯度的迭代次数,降低了算法的计算量和存储量.数值试验表明算法是有效的.

著录项

来源
《应用数学》 |2011年第2期|249-254|共6页
作者
汤京永; 董丽;
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作者单位

信阳师范学院数学与信息科学学院;

上海交通大学数学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类非线性规划;
关键词
无约束优化; 记忆梯度法; 全局收敛性; 线性收敛速率;

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