无约束优化问题的一种改进的共轭梯度法

来源:用户上传      作者: 景春霞　陈　忠　何永强

　　摘要：共轭梯度法是求解大规模约束问题的有效算法，的选取不同构成不同的共轭梯度法，由此通过修正提出了求解无约束优化问题的一种改进的共轭梯度法，并在wolf线搜索下证明了它的全局收敛性。
　　关键词：无约束优化问题；共轭梯度法；wolf线搜索；全局收敛性
　　中图分类号O1-0文献标志码:A文章编号:1673-291X（2008）13-0227-02
　　
　　参考文献：
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　　A New Conjugate Gradient Method for Unconstrained Optimization Problems
　　
　　JING Chun-xia1, CHEN Zhong1,HE Yong-qiang2
　　(1.School of Information and Mathematics, Yangtze University, Jinzhou 434023,China;
　　2.Sinopec co. Jiangsu oilfield Branch,Yangzhou 211600 ,China)
　　
　　Abstract： In the ordinary circumstances, conjugate gradient method is the effective algorithm which solves the large-scale restraint question, different Selection of constructs different conjugate gradient method. We propose a new conjugate gradient method for unconstrained optimization problems byupdate and prove that method with wolf line search converges globally.
　　Key words： unconstrained optimization problem; conjugate gradient method; wolf line searc; global convergence
　　[责任编辑王晓燕]

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