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A conjugate gradient algorithm for large-scale unconstrained optimization problems and nonlinear equations

机译:大规模无约束优化问题和非线性方程的共轭梯度算法

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摘要

Abstract For large-scale unconstrained optimization problems and nonlinear equations, we propose a new three-term conjugate gradient algorithm under the Yuan–Wei–Lu line search technique. It combines the steepest descent method with the famous conjugate gradient algorithm, which utilizes both the relevant function trait and the current point feature. It possesses the following properties: (i) the search direction has a sufficient descent feature and a trust region trait, and (ii) the proposed algorithm globally converges. Numerical results prove that the proposed algorithm is perfect compared with other similar optimization algorithms.
机译:摘要对于大规模无约束优化问题和非线性方程,我们提出了袁 - 渭水线路搜索技术下的三术三合缀合物梯度算法。它结合了具有着名共轭梯度算法的最陡阶段方法,它利用相关函数特征和当前点特征。它具有以下属性:(i)搜索方向具有足够的缩小特征和信任区域特征,并且(ii)全局收敛的所提出的算法。数值结果证明,与其他类似优化算法相比,该算法是完美的。

著录项

  • 作者

    Gonglin Yuan; Wujie Hu;

  • 作者单位
  • 年度 2018
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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