戴玉红 BFGS算法的收敛性。 （英语） 兹比尔1036.65052 SIAM J.Optim公司。 13，第3号，693-701（2002）. 小结：Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）方法是用于无约束优化的最著名的准Newton算法之一。M.J.D.鲍威尔[数学课堂笔记1066，122–141（1984；Zbl 0531.65035号)]给出了一个双变量函数的示例，该示例表明，如果每条线搜索都选取一个局部极小值，从而使目标函数约简，则Polak-Ribière-Polyak（PRP）共轭梯度法和BFGS准Newton方法可以围绕八个非平稳点循环。本文介绍了一种新的参数选择方法，并给出了一个只有六个循环点的实例。通过实例还注意到，带Wolfe线搜索的BFGS方法对于非凸目标函数不需要收敛。 引用于2评论引用于79文件 MSC公司： 65千5 数值数学规划方法 关键词：无约束优化;共轭梯度法;准牛顿法;Wolfe线搜索;非凸;全球收敛;Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno方法;BFGS方法 引文：Zbl 0531.65035号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.-H.戴}，SIAM J.Optim。13，第3号，693--701（2002；Zbl 1036.65052） 全文： 内政部