无约束优化的修正非单调记忆梯度法

摘要

针对无约束优化问题提出了一种修正的非单调记忆梯度法,该修正的非单调技术利用前若干个点的凸组合得到一个参照量,然后将试探点的函数值与该参照量进行灵活比较,从而决定该试探点是否被接受.该算法是现有非单调方法的一个推广,在合理的假设条件下,得到了算法的全局收敛性.数值实验结果表明,该算法是有效且易于实现的.