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针对无约束优化问题,通过修正共轭梯度参数,构造新的搜索方向,提出两类修正的WYL共轭梯度法.在每次迭代过程中,两类算法产生的搜索方向均满足充分下降性.在适当条件下,证明了算法的全局收敛性.数值结果表明算法是可行的和有效的.
求解无约束优化问题的两类修正的WYL共轭梯度方法
【摘 要】
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针对无约束优化问题,通过修正共轭梯度参数,构造新的搜索方向,提出两类修正的WYL共轭梯度法.在每次迭代过程中,两类算法产生的搜索方向均满足充分下降性.在适当条件下,证明了
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,长春工业大学电气与电子工程学院,东北师范大学人文学院理工学院
【出 处】
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应用数学
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61873304,11701209);吉林省科技发展计划项目(20180201058GX,20190302025GX);吉林省科技厅项目(2016052010JH);中国博士后基金面上项目(2018M641784)
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