靖国那鲁岛;广岛雅贝 无约束优化的记忆梯度方法。 （英语） Zbl 1115.65067号 Takahashi，Wataru（编辑）等，非线性分析和凸分析。第四届国际会议记录（NACA 2005），日本冲绳，2005年6月30日至7月4日。横滨：横滨出版社（ISBN 978-4-946552-27-4/hbk）。471-484 (2007). 摘要：记忆梯度法用于无约束优化，特别是大规模问题。记忆梯度法的第一个想法是由A.迈勒和J.W.坎特雷尔[J.优化理论应用3，459–470（1969；Zbl 0165.22702号)]和E.E.克拉格和A.V.利维[同上4，191–205（1969年；Zbl 0172.19002号)].我们讨论了两种记忆梯度方法。第一种是一种生成下降搜索方向并在Wolfe线搜索策略内全局收敛的方法。第二个是第一个的扩展。它使用由L.Grippo和F.Lampariello和S.Lucidi公司[SIAM J.《数值分析》第23期，第707–716页（1986年；Zbl 0616.65067号)]. 我们证明了它对于一般目标函数的全局收敛性。最后，我们给出了一些数值实验来比较这两种方法。关于整个系列，请参见[Zbl 1104.47002号]. MSC公司： 65千5 数值数学规划方法 90立方 非线性规划 90C51型 内部点方法 关键词：记忆梯度法;无约束优化;大规模问题;Wolfe线搜索策略;全球收敛;数值实验 引文：Zbl 0165.22702号;兹标0172.19002;Zbl 0616.65067号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Narushima}和\textit{H.Yabe}，in：非线性分析和凸分析。第四届国际会议记录（NACA 2005），日本冲绳，2005年6月30日至7月4日。横滨：横滨出版社。471-484（2007年；兹比尔1115.65067）