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文章提出了一个新的超记忆梯度法解决无约束优化问题.该算法沿着目标函数的下降方向进行搜索,每步迭代提出的算法都充分地利用了前面多步迭代信息,避免目标函数海瑟阵的储存和计算,因此它适合解决大规模无约束优化问题.在适当的假设条件下,证明了所提出的算法具有全局收敛性.数值实验表明此算法的可行性。
一个新的超记忆梯度法及全局收敛性
【摘 要】
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文章提出了一个新的超记忆梯度法解决无约束优化问题.该算法沿着目标函数的下降方向进行搜索,每步迭代提出的算法都充分地利用了前面多步迭代信息,避免目标函数海瑟阵的储存
【机 构】
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河南理工大学万方科技学院公共基础教学部
【出 处】
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海南师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金（11361018）, 广西杰出青年基金（2012GXSFFA060003）, 河南省教育厅科学技术研究重点项目（12B110011）, 高等学校重点科研项目（15B110008）
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