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标准Wolfe线搜索下改进的HS共轭梯度法

Improved HS Conjugate Gradient Method with Standard Wolfe Line Search

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通过对现有的HS共轭梯度法进行修正,提出一个具有下降性质的改进型HS共轭梯度法,该算法的下降性质得到论证.在标准Wolfe线搜索条件下,证明了改进的HS算法具有全局收敛性.最后,通过数值实验结果的对比,发现新算法数值效果是优异的.
By modifying the existing HS conjugate gradient method,an improved HS conjugate gradient method with descent property has been proposed,and the descent property of this algorithm has been demonstrated.Under the stan-dard Wolfe line search conditions,it has been proven that the improved HS algorithm possesses global convergence.Final-ly,through the comparison of numerical experimental results,it was found that the new algorithm enjoys excellent numeri-cal performance.

unconstrained optimizationconjugate gradient methodstandard Wolfe line searchglobal convergence

王森森、郑宗剑、韩信

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无约束优化 共轭梯度法 标准Wolfe线搜索 全局收敛性

达州市社科联重点研究基地数学与金融研究中心一般项目

SCMF202206

2024

四川文理学院学报
四川文理学院

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CHSSCD
影响因子:0.236
ISSN:1674-5248
年,卷(期):2024.34(2)
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