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为有效求解大规模无约束优化问题，本文基于HS方法和PRP方法，提出了一类新的混合共轭梯度法．该方法在每步迭代中都不依赖于函数的凸性和搜索条件而自行产生充分下降方向．在精确搜索下，本文算法将还原为标准的PRP方法．在适当的条件下，获证了该法在Armijo搜索下，即使求解非凸函数极小化的问题，算法也具有全局收敛性．同时，数值实验表明本文算法可以有效求解优化测试问题．