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标准Wolfe线搜索下改进的HS共轭梯度法

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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.
Improved HS Conjugate Gradient Method with Standard Wolfe Line Search
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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