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本文着重研究求解无约束优化问题的记忆梯度法,利用当前和前面一步迭代点的信息产生下降方向,采用Armijo线性搜索确定步长,得到了一类新的无约束优化算法。新算法在较弱的条件下具有全局收敛性和线性收敛速率,并且不用计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题。数值试验表明算法是有效的。
一类新的记忆梯度法及其收敛性
【摘 要】
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本文着重研究求解无约束优化问题的记忆梯度法,利用当前和前面一步迭代点的信息产生下降方向,采用Armijo线性搜索确定步长,得到了一类新的无约束优化算法。新算法在较弱的条
【机 构】
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信阳师范学院数学与信息科学学院,上海交通大学数学系
【出 处】
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工程数学学报
【发表日期】
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2010年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金（10571109）, 信阳师范学院青年基金（200946,200947）
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