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一类新的求解无约束优化问题的记忆梯度法
  • ISSN号:0255-7797
  • 期刊名称:数学杂志
  • 时间:0
  • 页码:362-368
  • 分类:O221.2[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构:[1]信阳师范学院数学与信息科学学院,河南信阳464000, [2]上海交通大学数学系,上海200240, [3]山东科技大学信息科学与工程学院,山东青岛266510
  • 相关基金:国家自然科学基金(10571109); 山东省自然科学基金(Y2008A01); 信阳师范学院青年科研基金(200946)
  • 相关项目:大规模非线性优化问题的并行算法及应用研究
中文摘要:

本文研究了无约束优化问题.利用当前和前面迭代点的信息产生下降方向以及Armijo线性搜索确定步长,得到了一类新的记忆梯度法.在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.数值试验表明算法是有效的.

英文摘要:

In this article,the unconstrained optimization problem is concerned.By using the current and previous iterative information and applying Armijo linear search,a new memory gradient method is presented.Meanwhile,we generate a descending direction and deflne the step-size.The global convergence and linear convergence rate are proved under some mild conditions.Numerical experiments show that the new method is efficient in practical computation.

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期刊信息
  • 《数学杂志》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:武汉大学 湖北省数学学会 武汉数学学会
  • 主编:陈化
  • 地址:湖北武汉大学
  • 邮编:430072
  • 邮箱:jmath@whu.edu.cn
  • 电话:027-68754687
  • 国际标准刊号:ISSN:0255-7797
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1163/O1
  • 邮发代号:38-71
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:3910