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On the Strong Convergence of a Sufficient Descent Polak-Ribière-Polyak Conjugate Gradient Method

机译:关于足够的下降波氏 - Ribière-polyak缀合物梯度法的强烈收敛性

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摘要

Recently, Zhang et al. proposed a sufficient descent Polak-Ribière-Polyak (SDPRP) conjugate gradient method for large-scale unconstrained optimization problems and proved its global convergence in the sense that lim infk→∞∥∇f(xk)∥=0 when an Armijo-type line search is used. In this paper, motivated by the line searches proposed by Shi et al. and Zhang et al., we propose two new Armijo-type line searches and show that the SDPRP method has strong convergence in the sense that limk→∞∥∇f(xk)∥=0 under the two new line searches. Numerical results are reported to show the efficiency of the SDPRP with the new Armijo-type line searches in practical computation.
机译:最近,张等人。提出了足够的下降Polak-Ribière-polyak(SDPRP)共轭梯度方法,用于大规模无约束优化问题,并证明了在Armijo型线的Lim infk→∞∥∇F(XK)= 0的意义上的全局会聚搜索使用。在本文中,由Shi等人提出的线路搜索。和张等人,我们提出了两个新的Armijo型线搜索,并表明SDPRP方法在两个新线路搜索下的Simk→∞∥∇F(XK)∥= 0的感觉中具有很强的收敛性。据报道,数值结果显示了SDPRP在实际计算中与新的Armijo型线路搜索的效率。

著录项

  • 作者

    Min Sun; Jing Liu;

  • 作者单位
  • 年度 2014
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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