【摘要】：本文研究了求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的WYL共軛梯度法.利用修正迭代格式,得到了算法在每步迭代能產(chǎn)生不依賴于搜索條件的充分下降方向.同時(shí),在原算法中關(guān)于Wolfe條件中參數(shù)去掉的情況下,獲得了本文算法是強(qiáng)收斂的.數(shù)值實(shí)驗(yàn)說(shuō)明本文算法可以有效求解測(cè)試問(wèn)題.
[Abstract]:In this paper, the WYL conjugate gradient method for unconstrained optimization is studied. By using the modified iterative scheme, it is obtained that the algorithm can produce a sufficient descent direction which does not depend on the search conditions at each step of the iteration. At the same time, under the condition that the parameters in the Wolfe condition are removed from the original algorithm, it is obtained that the proposed algorithm is strongly convergent. Numerical experiments show that the proposed algorithm can solve the test problem effectively.
【作者單位】： 北方民族大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院;懷化學(xué)院數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)系;北方民族大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)中心;
【基金】：Supported by National Natural Science Foundation of China(11601012;11661002) Ningxia Natural Science Foundation(NZ13095;NZ16093) Scientiflc Research Foundation of the Higher Education Institutions of Ningxia(NGY2016134) Beifang University of Nationalities Foundation(2016SXKY06;2014XBZ09;2014XBZ01;2013XYZ028)
【分類號(hào)】：O224

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本文編號(hào)：2442967