数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2012年
20期
98-104
,共7页
无约束优化%记忆梯度法%Armijo线搜索%全局收敛性
無約束優化%記憶梯度法%Armijo線搜索%全跼收斂性
무약속우화%기억제도법%Armijo선수색%전국수렴성
对求解无约束规划的超记忆梯度算法中线搜索方向中的参数,给了一个假设条件,从而确定了它的一个新的取值范围,保证了搜索方向是目标函数的充分下降方向,由此提出了一类新的记忆梯度算法.在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,且给出了结合形如共轭梯度法FR,PR,HS的记忆梯度法的修正形式.数值实验表明,新算法比Armijo线搜索下的FR、PR、HS共轭梯度法和超记忆梯度法更稳定、更有效.
對求解無約束規劃的超記憶梯度算法中線搜索方嚮中的參數,給瞭一箇假設條件,從而確定瞭它的一箇新的取值範圍,保證瞭搜索方嚮是目標函數的充分下降方嚮,由此提齣瞭一類新的記憶梯度算法.在去掉迭代點列有界和Armijo步長搜索下,討論瞭算法的全跼收斂性,且給齣瞭結閤形如共軛梯度法FR,PR,HS的記憶梯度法的脩正形式.數值實驗錶明,新算法比Armijo線搜索下的FR、PR、HS共軛梯度法和超記憶梯度法更穩定、更有效.
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