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Global convergence of the DY conjugate gradient method with Armijo line search for unconstrained optimization problems

机译:DY共轭梯度法与Armijo线搜索的全局收敛性,用于无约束优化问题

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摘要

Generally, global convergence of the conjugate gradient methods for unconstrained optimization problems needs Wolfe line search or strong Wolfe line search. In this article, we propose a cautious DY conjugate gradient method and prove that this method with Armijo line search converges globally if the objective function has Lipschitz continuous gradients. We also present some preliminary numerical results to show the efficiency of the proposed method.
机译:通常,用于无约束优化问题的共轭梯度方法的全局收敛性需要Wolfe线搜索或强Wolfe线搜索。在本文中,我们提出了一种谨慎的DY共轭梯度法,并证明了如果目标函数具有Lipschitz连续梯度,则使用Armijo线搜索的方法会全局收敛。我们还提出了一些初步的数值结果,以证明该方法的有效性。

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