一种修正共轭梯度法的全局收敛性分析

摘要

为了保证共轭梯度法每次迭代方向都是下降方向,通过选择参数定义了一个新的搜索方向,设计了一种求解无约束优化问题的修正共轭梯度算法,并对算法的收敛性进行了分析.结果表明:所设计的算法每次迭代产生的搜索方向都是下降方向,且当迭代次数充分大时,搜索方向是有界的;当假设目标函数可微,且其梯度满足Lipschitz条件,线性搜索满足Wolfe条件时,该算法是全局收敛的.