LS-共軛梯度算法的收斂性

LS-共軛梯度算法的收斂性

對無約束規(guī)劃(P):min x∈Rnf(x),其中f(x)是Rn→R1上的二階連續(xù)可微函數(shù),通過引入強(qiáng)迫函數(shù)和逆連續(xù)模函數(shù),證明了一類采用Curry-Altman 步長規(guī)則的LS-共軛梯度算法的全局收斂性質(zhì),利用比較原理進(jìn)一步討論了LS-共軛梯度算法在采用另外三種步長規(guī)則下的全局收斂性.

作 者： 孫清瀅   作者單位： 石油大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系,山東東營,257061;大連理工大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系,遼寧大連,116024  刊 名： 石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF THE UNIVERSITY OF PETROLEUM，CHINA（EDITION OF NATURAL SCIENCE）  年，卷(期)： 2002 26(6)  分類號： O221.2  關(guān)鍵詞： 非線性規(guī)劃   LS-共軛梯度法   強(qiáng)迫函數(shù)   逆連續(xù)模函數(shù)   收斂性  

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