对加速自适应Perry-共轭梯度法全局收敛性的进一步研究

对加速自适应Perry-共轭梯度法全局收敛性的进一步研究

论文摘要

提出了一类有效的求解大规模优化问题的共轭梯度法(AGGSSV),但其全局收敛性是在目标函数为一致凸的条件下成立,研究了目标函数不是凸函数的条件下,共轭梯度法(AGGSSV)的全局收敛性.

论文目录

  • 1 算法AGGSSV的收敛性分析
  • 2 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 林海婵

    关键词: 无约束优化,非凸极小化,自调比无记忆更新,加速方案,收敛性分析

    来源: 海南大学学报(自然科学版) 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 数学

    单位: 海南大学理学院

    基金: 国家自然科学基金(11261015),海南省自然科学基金(2016CXTD004)

    分类号: O224

    DOI: 10.15886/j.cnki.hdxbzkb.2019.0015

    页码: 101-105

    总页数: 5

    文件大小: 151K

    下载量: 57

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