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基于函数下降量的共轭梯度法的全局收敛性 (2010年)
基于函数下降量的共轭梯度法的全局收敛性 (2010年)
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给出了一种新的共轭梯度法公式,证明了新公式在精确线性搜索下算法具有全局收敛性。
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一类具有全局收敛性质的共轭梯度法 (2014年)
浏览:18
非线性共轭梯度法由于其迭代简单和储存量小,且搜索方向不需要满足正割条件,在求解大规模无约束优化问题时占据及其重要的地位。提出了一类新的共轭梯度法,其搜索方向是目标函数的下降方向。若假设目标函数连续可微且梯度满足Lipschitz条件,线性搜索满足Wolfe原则,讨论了所设计算法的全局收敛性。
一种改进的共轭梯度法及全局收敛性 (2008年)
浏览:37
本文在DY共轭梯度法的基础上对解决无约束最优化问题提出一种改进的共轭梯度法。该方法在Wolfe线搜索下能够保证充分下降性,并在目标函数可微的条件下,证明了算法的全局收敛性。大量数值试验表明,该方法是很有效的。
精确搜索下具有充分下降性的混合共轭梯度法 (2010年)
浏览:198
共轭梯度方法是求解大规模无约束非线性优化问题的一种重要方法。对参数βk不同 的构造方法,形成了各种各样的共轭梯度算法。基于现有的研究结果启发,给出了参数βk 的一种新的构造方法,进而提出了一种新的共轭梯度算法。该算法能够保证目标函数序列的 充分下降性,并在目标函数可微的条件下,证明了算法的全局收敛性。
一类共轭梯度法的全局收敛性 (2010年)
浏览:83
将具有某种性质的一类共轭梯度法与一种Armijo型线搜索方法相结合,得到了一类新的共轭梯度算法,证明了这类新算法是全局收敛的,PRP方法为其一个特例。数值试验表明,新算法是有效的。
共轭梯度法全局收敛的一个充分条件 (2010年)
浏览:146
通过对不同共轭梯度法收敛性分析的研究,提出了共轭梯度法全局收敛的一个充分条件,分析了该充分条件的合理性,并给出一种带参数的混合共轭梯度法,证明了该方法在强Wolfe线搜索下满足该充分条件。数值实验结果表明:该算法是有效的。
一种WEI-YAO-LIU共轭梯度算法的全局收敛性 (2010年)
浏览:200
提出wei-Yap-Liu共轭梯度法在ATLS线搜索下的算法,在适当条件下,证明算法的全局收敛性,并且算法满足充分下降条件。
修正FR共轭梯度法的全局收敛性 (2011年)
浏览:55
众所周知,由求解无约束优化问题的共轭梯度法所产生的方向往往不是下降方向.本文对FR共轭梯度法做适当的修正,使得修正后的算法能始终保持充分下降性,这一性质与算法所采用的线性搜索无关.同时,在精确线性搜索条件下,该算法就是标准的FR共轭梯度法.在适当条件下证明了该算法在强Wolfe线性搜索下具有全局收敛性.数值结果展现了算法的可行性.
一种修正的DY共轭梯度法及全局收敛性
浏览:116
为寻求同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法,在Wolfe线搜索下,构造一种修正的DY共轭梯度法.该算法产生的搜索方向为充分下降方向,这一性质与所采用的线搜索方法无关.在Wolfe线搜索的条件下证明该算法具全局收敛性.研究结果表明:算法是有效的,尤其对大规模无约束优化问题.
一类基于Armijo线搜索的新的谱共轭梯度法
浏览:161
为了构造具有更好收敛性的谱共轭梯度法,根据已有的共轭系数β~*_k和β■,构造了一个新的共轭系数β■,从而给出了一个新的谱共轭梯度法。经过选取适当的谱系数,保证新方法在每次迭代时总能产生充分下降的搜索方向。该...
论文研究 - 基于新BFGS割线方程的修正非单调线搜索的比例共轭梯度法
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在本文中,我们基于Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS)方法的修正割线方程和新的改进的非单调线搜索技术,提供并分析了一种新的按比例缩放的共轭梯度法及其性能。 该方法合并了修改后的BFGS正割方程,以包括...
精确搜索下具有充分下降性的混合共轭梯度法
浏览:6
共轭梯度方法是求解大规模无约束非线性优化问题的一种重要方法.对参数βk不同的构造方法,形成了各种各样的共轭梯度算法....该算法能够保证目标函数序列的充分下降性,并在目标函数可微的条件下,证明了算法的全局收敛性.
一类非单调修正DY共轭梯度法 (2009年)
浏览:21
研究了一类非单调线搜索修正DY法,在适当的条件下,对一般非凸函数,证明了在新给出的非单调线搜索下修正的DY共轭梯度方法的全局收敛性,数值结果表明了该算法的有效性。
一种新的修正Liu-Storey共轭梯度法的全局收敛性 (2010年)
浏览:126
在Liu-storey(Ls)公式的基础上给出了一个修正的共轭梯度公式βkMLS。证明了该新公式在Wolfe-Powell线搜索下,甚至在强Wolfe-Poweu线搜索下,在满足σ∈(0,1/2)的同时,新算法具有充分下降性和全局收敛性。数值结果展现了算法的可行性。
一类混合的FR-PC共轭梯度法及其全局收敛性 (2010年)
浏览:160
提出了一种混合的FR-PC共轭梯度法,该法每步迭代都可自动产生一个充分下降方向.分别在Wolfe搜索和固定步长公式下证明了算法的全局收敛性,数值实验说明算法是有效的.
改进HS共轭梯度算法及其全局收敛性
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改进HS共轭梯度算法及其全局收敛性,吴慧明,,基于梯度理论的非线性优化理论和方法中有很多种算法,其中共轭梯度法有其自身的特点和优势。共轭梯度法仅需利用一阶导数信息,但
一类新的杂交共轭梯度法的全局收敛性 (2011年)
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给出一类求解非线性无约束优化问题的杂交共轭梯度新算法.证明公式在推广的强Wolfe线搜索下具有充分下降性,并证明该新算法在推广的强Wolfe线搜索下具有全局收敛性.数值结果表明该方法是可行的.
改进的多参数非线性共轭梯度法的全局收敛性 (2010年)
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利用共轭条件,提出一个改进的多参数共轭梯度法,并证明了算法在 SWP线性搜索下具有全局收敛性 。
Armijo型线搜索下的三项共轭梯度法 (2011年)
浏览:116
基于无记忆BFGS拟牛顿法结构,给出一个LS型的三项共轭梯度法,证明了该方法在Armijo型线搜索下对非凸函数具有全局收敛性,对二阶连续一致凸函数具有至少R-线性收敛速率.初步的数值实验表明该方法是有效的.
一类非单调三参数共轭梯度算法研究* (2011年)
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虽然求解无约束优化问题共轭梯度方法的算法...以此为基础,提出了一种求解无约束优化问题的非单调三参数共轭梯度法,并在一定的假设条件下建立了算法的全局收敛性理论。数值实验进一步验证了这种算法比同类算法更有效。
Armijo型线搜索下的谱CD共轭梯度法 (2010年)
浏览:148
提出了一种新的非线性修正的谱CD共轭梯度算法。该算法得到的搜索方向为下降方向,它既不受线搜索规则的影响,也不受...给出的新方法在两种不同armijo型线搜索规则下具有全局收敛性,数值实验结果显示了新算法的可行性。
结合广义Armijo步长搜索的一类记忆梯度算法及其收敛特征木 (2012年)
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并在去掉迭代点列有界和广义Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,且给出了结合形如共轭梯度法FR,PR,HS的记忆梯度法的修正形式.数值实验表明,新算法比Armijo线搜索下的FR,PR,HS共轭梯度法和超记忆梯度法...
对共轭梯度法中标量βk的一种修正 (2008年)
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其中f:RnR为连续可微函数,共扼梯度法是求解大规模约束问题的一种有效算法,而标量βk不同的选取可以构成不同的共扼梯度法修正了共扼梯度法中的标量民,将其推广到一般情况,并在wolf线搜索下证明了它的全局收敛性。
修正的共轭梯度法在两种线搜索下的全局收敛性
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针对参数βk的不同选取可以构成不同的共轭梯度法,给出了一类求解无约束最优化问题的修正的共轭梯度算法,这种算法能够在较弱条件下证明选定的βk在每一步都能产生一个下降方向,且在Wolfe线搜索下具有全局收敛性.另外这种算法在另一种Wolfe搜索条件下,若搜索方向为下降时,也具有全局收敛性.
具有充分下降性的修正共轭梯度算法及其收敛性
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具有充分下降性的修正共轭梯度算法及其收敛性,余刚,贺祖国,共轭梯度法因其算法简单,存储需求小,非常适合求大规模优化问题。在所有的共轭梯度法中,PRP方法被认为是数值表现最好的方法之一
一类共轭梯度方法及其全局收敛性 (2005年)
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给出一类共轭梯度方法。在迭代中,步长由广义Wolfe线搜索条件确定,产生的方向具有充分下降性。在适当假设下,证明了算法是全局收敛的。
一类混合CD-LS共轭梯度法的全局收敛性
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为了寻找同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法.将CD方法和LS方法结合,选用推广的Wolfe线搜索,构造出一类新的混合共轭梯度法.新的混合共轭梯度法不需要限制推广的Wolfe线搜索条件中的参数,但得到的下降性与CD法一致,具有比CD方法更好的收敛性,并具有全局收敛性.对新算法进行数值试验,通过与CD法和LS法的数值结果进行比较,表明新算法是可行的,尤其对大规模无约束优化问题.
修正的共轭梯度法在两种线搜索下的全局收敛性 (2012年)
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针对参数βk的不同选取可以构成不同的共轭梯度法,给出了一类求解无约束最优化问题的修正的共轭梯度算法,这种算法能够在较弱条件下证明选定的βk在每一步都能产生一个下降方向,且在 Wolfe线搜索下具有全局收敛性.另外这种算法在另一种 Wolfe搜索条件下,若搜索方向为下降时,也具有全局收敛性.
matlab的egde源代码-Func_Opt:各种全局和局部优化算法,以及许多实际案例。此外,该库aslo还使用通用语言和类比来解释各种算法
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梯度下降,牛顿法,共轭梯度法(Python + Matlab),找到空间表面的极值点(3D) 温馨提示: 梯度下降算法速度慢,迭代次数大,最终结果是近似的。 牛顿法使用函数的二阶泰勒展开逼近,收敛非常快! 共轭梯度法是...
均衡约束最优化的一个共轭投影梯度算法 (2011年)
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