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姜贤珍;Jian，金宝

改进的Fletcher-Reeves和Dai-Yuan共轭梯度法具有强Wolfe线搜索。 （英语） Zbl 1409.90092号

J.计算。申请。数学。 348525-534（2019）.
摘要：共轭梯度法（CGM）是求解大规模无约束优化问题的非常有效的迭代方法。这项工作的目的是改进Fletcher-Reeves和Dai-Yuan CGM。首先，基于Fletcher-Reeves（FR）方法和Dai-Yuan（DY）方法的共轭参数，结合强Wolfe线搜索的第二个不等式，构造了两个新的共轭参数。其次，利用这两个新的共轭参数，提出了另一个FR型共轭参数。第三，利用强Wolfe线搜索得到步长，针对大规模无约束优化问题，提出了三种改进的CGM。在通常的假设下，证明了改进的方法都具有足够的下降性和全局收敛性。最后，报告了三组实验及其相应的性能曲线，表明所提出的方法是非常有前途的。

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MSC公司：

90B40码 搜索理论

关键词：

无约束优化;共轭梯度法;强Wolfe线搜索;全球收敛

软件：

CG_退出;12月6日;切割机
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\textit{X.Jiang}和\textit{J.Jian}，J.Compute。申请。数学。348、525--534（2019年；Zbl 1409.90092）
全文： 内政部

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