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一种新的混合谱共轭梯度法

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基于修正的共轭参数和谱共轭梯度法,提出了 一种用于求解无约束优化问题的新混合谱共轭梯度法。提出的新算法在迭代过程中始终满足充分下降性。此外,新算法在标准Wolfe线搜索准则下是全局收敛的。与现存WYL共轭梯度法的改进版本进行数值仿真比较,结果表明所提方法具有更优异的计算性能。
A New Hybrid Spectral Conjugate Gradient Method
By virtue of the modified conjugate parameter and spectral conjugate gradient al-gorithm,a new hybrid spectral conjugate gradient method is proposed to tackle unconstrained optimization problems.The proposed method always the sufficient descent property during the iteration process.Additionally,the new method has been proven to be globally convergent under the standard Wolfe line search condition.Compared with the existing improved version of the WYL conjugate gradient method through numerical simulation,the results evidence that the proposed method enjoys better computational performance.

unconstrained optimizationhybrid spectral conjugate gradient methodstan-dard Wolfe line searchglobal convergence

王森森、韩信、郑宗剑

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新疆和田学院数学与信息学院,新疆 和田 848000

四川文理学院数学学院,四川 达州 635000

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无约束优化 混合谱共轭梯度法 标准Wolfe线搜索 全局收敛性

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2024

数学的实践与认识
中国科学院数学与系统科学研究院

数学的实践与认识

CSTPCD北大核心
影响因子:0.349
ISSN:1000-0984
年,卷(期):2024.54(7)