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Wolfe线搜下改进的FR型谱共轭梯度法

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谱共轭梯度法作为经典共轭梯度法的推广,它是求解大规模无约束优化问题的有效方法之一.基于标准Wolfe线搜索准则和充分下降性条件,提出了一种具有充分下降性质的FR型谱共轭梯度法.在温和的假设条件下,该算法具有全局收敛性.最后,将新算法与现存的修正FR型谱共轭梯度法进行比较,数值结果表明提出的算法是极其有效的.
FR Type Spectral Conjugate Gradient Method Improved by Wolfe Line-search
The spectral conjugate gradient method,as an extension of the classical conjugate gradient method,is one of the effective me-thods for solving large-scale unconstrained optimization problems.Based on the standard Wolfe line search criterion and sufficient de-scent condition,a FR type spectral conjugate gradient method with sufficient descent property is proposed.Under mild assumptions,the algorithm has global convergence.Finally,the new algorithm is compared with the existing modified FR type spectral conjugate gradient method,and numerical results show that the proposed algorithm is extremely effective.

unconstrained optimizationspectral conjugate gradient methodsufficient degradabilitystandard Wolfe line search criteriaglobal convergence

王森森、韩信、吴祥标

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无约束优化 谱共轭梯度法 充分下降性 标准Wolfe线搜索准则 全局收敛性

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SCMF202206ZSAQ202311

2024

遵义师范学院学报
遵义师范学院

遵义师范学院学报

影响因子：0.165
ISSN：1009-3583
年,卷(期)：2024.26(5)
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