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SOME THREE-TERM CONJUGATE GRADIENT METHODS FOR SOLVING UNCONSTRAINED OPTIMIZATION PROBLEMS

机译:一些用于解决无约束优化问题的三项共轭梯度方法

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摘要

In this paper, we investigate some three-term conjugate gradient methods, since these methods are an efficient class for unconstrained optimization problems. Three-term conjugate gradient methods are obtained to improve traditional conjugate gradient methods. Conjugate gradient methods have low memory requirements and strong local and global convergence properties. Here, we focus on the three-term conjugate gradient methods which generated directions satisfy the descent condition, the sufficient descent condition and the Dai-Liao conjugacy condition. We compare some three-term conjugate gradient methods on the unconstrained CUTEst test problems.
机译:在本文中,我们研究了一些三项偶联梯度方法,因为这些方法是无约束优化问题的有效类。 获得了三届共轭梯度方法,以改善传统的共轭梯度方法。 共轭梯度方法的内存需求较低,局部和全局收敛属性强。 在这里,我们关注的是三项结合梯度方法,该方法满足了下降条件,足够的下降条件和dai-liao结合条件。 我们将一些三届共轭梯度方法比较了无约束的最可爱的测试问题。

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