谈一类共轭梯度法的全局收敛性.rar

资料分类:理工论文 高级会员(Angela)提供原创毕业论文理工论文资料更新时间:2017-09-06
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摘要:共轭梯度法因其算法简单,存储需求小,非常适合求解大规模优化问题。本文基于现有的研究结果,提出了一种新的共轭梯度法。该算法具有充分下降性,并在强Wolfe线性搜索下,证明了算法的全局收敛性。 

关键词:无约束最优化;共轭梯度法;充分下降性;线性搜索;全局收敛性

 

ABSTRACT:Conjugate gradient method is suitable for solving large-scale optimization problems since it is simple algorithm and needs small storage capacity. Based on the existing research, we present a new conjugate gradient method. The presented method has sufficiently descent property, and we show the global convergence of the method with strong Wolfe line search.

Keywords:unconstrained optimization; conjugate gradient method; sufficiently descent property; line search; global convergence

 

   本文主要对无约束优化问题的算法进行研究,给出了修正的,即构造了新的共轭下降方向,从而得到一类新的修正的共轭梯度算法,并证明了该算法的全局收敛性。 

共轭梯度算法是求解无约束优化问题数值效果最好的方法,值得进行深入的研究,但由于时间和本人水平有限,本文只提出了修正的算法,但没有给出具体的数值试验,这是进一步要做的工作。

 

由于是数学论文,简介里有很多公式复制不出来。Wrod里是有公式的请放心。

 

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