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求解无约束问题的修正PRP共轭梯度算法
引用本文:李春念,袁功林. 求解无约束问题的修正PRP共轭梯度算法[J]. 西南大学学报(自然科学版), 2018, 40(9): 67-75
作者姓名:李春念  袁功林
作者单位:广西大学数学与信息学院
基金项目:国家自然科学基金项目(11261006);广西杰出青年科学基金项目(2015GXNSFGA139001).
摘    要:提出了一种改进的PRP共轭梯度算法,其搜索方向自动具有充分下降性和信赖域性质,且在一定条件下,具有全局收敛性.数值结果表明该算法对求解无约束光滑问题是有效的.

关 键 词:共轭梯度法  下降性  全局收敛性
收稿时间:2017-05-17

A Modified Polak-Ribière-Polyak Conjugate Gradient Algorithm for Smooth Convex Programs
LI Chun-nian,YUAN Gong-lin. A Modified Polak-Ribière-Polyak Conjugate Gradient Algorithm for Smooth Convex Programs[J]. Journal of southwest university (Natural science edition), 2018, 40(9): 67-75
Authors:LI Chun-nian  YUAN Gong-lin
Affiliation:College of Mathematics and Information Science, Guangxi University, Nanning 530004, China
Abstract:In this paper, a modified PRP conjugate gradient algorithm is proposed. The search direction of this algorithm belongs to a trust region automatically, and its search direction possesses descent property. Under suitable conditions, the method owns global convergence. Some elementary numerical experiments indicate that the presented method is effective for unconstrained smooth problems.
Keywords:conjugate gradient algorithm  descent property  global convergence
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