期刊 Wolfe线搜索下的两类修正FR谱共轭梯度法  

Two Modified FR Spectral Conjugate Gradient Methods Under Wolfe Line Search

作  者:夏丽娜 朱志斌[1,2] 

XIA Lina;ZHU Zhibin(School of Mathmatics and Computational Science,Guilin University of Electronic Technologg,Guilin 541004,China;Guangri Colleges and Universities Key Laboratory of Data Analysis and Calculation,Guilin 541004,China)

机构地区:[1]桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004 [2]广西高校数据分析与计算重点实验室,广西桂林541004

出  处:《应用数学》2021年第3期647-656,共10页Mathematica Applicata

Two Modified FR Spectral Conjugate Gradient Methods Under Wolfe Line Search

基  金:国家自然科学基金(61967004,11901137);广西自动检测技术与仪器重点实验室项目(YQ20113,YQ20114);广西密码学与信息安全重点实验室研究课题(GCIS201927,GCIS201621);桂林电子科技大学研究生创新项目(2021YCXS118)。

摘  要:本文考虑无约束优化问题,基于FR共轭梯度法提出两个修正的谱共轭梯度法(ZFR1方法与ZFR2方法),证明两个新方法在标准Wolfe线搜索下搜索方向下降且是全局收敛的.数值结果验证了这两个方法的有效性.

In this paper,we study unconstrained optimization problem,and the two modified spectral conjugate gradient methods(ZFR1 method and ZFR2 method)are proposed under the FR conjugate gradient method.By using the standard Wolfe line search,we prove the global convergence of the two new methods,and the search directions of the two new methods are descent.Numerical results show that the two methods are effective.

关 键 词:无约束优化 谱共轭梯度法 标准Wolfe线搜索 全局收敛性 

Unconstrained optimization Spectral conjugate gradient method Standard Wolfe line search Global convergence 

分 类 号:O224[理学—运筹学与控制论]

 

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