摘要共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题最有效的方法之一.基于Polak-Ribière-Polyak (PRP)共轭梯度法具有较弱的收敛性和较好的数值表现,而Fletcher-Reeves (FR)共轭梯度法则反之,本文研究PRP共轭梯度法的一个自调节改进.在PRP公式引入调节因子,并据此提出了一个自调节PRP共轭梯度法.改进的方法具有PRP方法所特有的性质(*)及FR方法良好的收敛性.在强Wolfe非精确线搜索条件和常规假设下,证明了新方法不仅满足充分下降条件,而且全局收敛.最后,对新算法进行数值测试并与其他同类方法进行比较,结果表明所提方法是有效的. | | 服务 | | ![](http://123.57.41.99/jweb_yysxxb/images/arrow.jpg) | 加入引用管理器 | ![](http://123.57.41.99/jweb_yysxxb/images/arrow.jpg) | E-mail Alert | ![](http://123.57.41.99/jweb_yysxxb/images/arrow.jpg) | RSS | 收稿日期: 2015-06-15 | | 基金资助:广西自然科学基金(2016GXNSFAA380028,2014GXNSFFA118001)和复杂系统优化与大数据处理广西高校重点实验室开放基金(2015CSOBDP0203)资助项目
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