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【24h】

A Global Convergence of LS-CD Hybrid Conjugate Gradient Method

机译:LS-CD混合共轭梯度法的全局收敛性

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摘要

Conjugate gradient method is one of the most effective algorithms for solving unconstrained optimization problem. In this paper, a modified conjugate gradient method is presented and analyzed which is a hybridization of known LS and CD conjugate gradient algorithms. Under some mild conditions, the Wolfe-type line search can guarantee the global convergence of the LS-CD method. The numerical results show that the algorithm is efficient.
机译:共轭梯度法是解决无约束优化问题的最有效算法之一。本文提出并分析了一种改进的共轭梯度方法,该方法是已知的LS和CD共轭梯度算法的混合。在某些温和条件下,Wolfe型线搜索可以保证LS-CD方法的全局收敛性。数值结果表明该算法是有效的。

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