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应用数学学报  2010, Vol. 33 Issue (2): 222-232    DOI:
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两类新的变参数下降算法及收敛性
刘金魁1, 杜祥林1, 王开荣2
1. 重庆三峡学院数学与计算科学学院, 重庆404000;2. 重庆大学数理学院, 重庆400030
Convergence of Descent Methods with Variable Parameters
LIU Jinkui1, DU Xianglin1, WANG Kairong2
1. Department of Mathematics, Huanggang Normal University, Chongqing438000;2. College of Mathematics and Physics, Chongqing University, Chongqing400030
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摘要 
本文对求解无约束优化问题给出两类新的变参数下降算法. 在Wolfe线搜索下无需给定充分下降条件, 即可证明它们的全局收敛性. 大量数值试验表明它们是非常有效的和稳定的, 能够广泛用于科学计算.

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作者相关文章
刘金魁
杜祥林
王开荣
关键词无约束优化   下降算法   Wolfe线搜索   充分下降性   全局收敛性     
Abstract
In this paper, two classes of new descent methods with variable parameters are proposed to solve unconstrained optimization problems. And, under Wolfe line search conditions, we proved their global convergence without the given sufficient descent condition. Many numerical experiments show that they are efficient and robust, and they can be widely used in scientific computation.

Key wordsunconstrained optimization   descent algorithm   Wolfe line search   sufficient descent property   global convergence   
收稿日期: 2007-12-05;
通讯作者: 刘金魁   
引用本文:   
刘金魁,杜祥林,王开荣. 两类新的变参数下降算法及收敛性[J]. 应用数学学报, 2010, 33(2): 222-232.
LIU Jinkui,DU Xianglin,WANG Kairong. Convergence of Descent Methods with Variable Parameters[J]. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 2010, 33(2): 222-232.
 
没有本文参考文献
[1] 汤京永;贺国平;董丽. 一类新的多步曲线搜索下的超记忆梯度法[J]. 应用数学学报, 2011, 34(2): 353-362.
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