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一类混合的FR-PC共轭梯度法及其全局收敛性
  • 期刊名称：河南师范大学学报
  • 时间：0
  • 页码：42-44
  • 分类：O221.2[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构：[1]北方民族大学信息与计算科学学院,银川750021, [2]怀化学院数学研究所；数学与应用数学系,湖南怀化418008
  • 相关基金：国家自然科学基金（60962006）; 宁夏高等学校科学研究项目（2009JY006）; 湖南省教育厅资助项目（08C668）
  • 相关项目：融合粒子群优化和差分进化的混合智能算法研究
作者： 高岳林|
关键词： 无约束优化, 共轭梯度法, 全局收敛性, unconstrained optimization, conjugate gradient method, global convergence
中文摘要：

提出了一种混合的FR-PC共轭梯度法,该法每步迭代都可自动产生一个充分下降方向.分别在Wolfe搜索和固定步长公式下证明了算法的全局收敛性,数值实验说明算法是有效的.

英文摘要：

A hybrid FR and PC conjugate gradient method for unconstrained optimization was proposed,which generates automatically a sufficient descent direction.Global convergence of new method in which the step-length was computed by Wolfe line search and a fixed formula was proved.Preliminary numerical experiments show that the new method is efficient.

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