【摘 要】
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该文在回顾平行子空间算法族的演变发展后,对XSH法进行了深入研究,证实了其优点,发现了存在的不足,在此基础上进行了改进,使其性能得到了改善.在保持XSH法的优点的前提下,吸
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该文在回顾平行子空间算法族的演变发展后,对XSH法进行了深入研究,证实了其优点,发现了存在的不足,在此基础上进行了改进,使其性能得到了改善.在保持XSH法的优点的前提下,吸收了下降算法类的特点,将负梯度方向引入到平行子空间算法中,进而提出了一种基于负梯度组合的新的无约束优化算法--平行空间法.因为梯度的n维特性,所以新算法从迭代开始就是在两个平行的n维空间中的搜索,而且后一步搜索能够利用前一步搜索的成果,因此提高了搜索效率.该文在一定条件下证明了新算法的共轭性和收敛性.
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