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基于累次的函数平均值下降,采用非单调搜索技术,提出求解无约束优化问题的一个新的非单调线搜索的L-M方法,而传统的非单调线搜索方法取当前迭代点及前m（k）个点中函数值最大的作为参考函数值.在适当条件下,证明该算法的收敛性和k次线性收敛.
一种非单调带线搜索的L-M方法
【摘 要】
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基于累次的函数平均值下降,采用非单调搜索技术,提出求解无约束优化问题的一个新的非单调线搜索的L-M方法,而传统的非单调线搜索方法取当前迭代点及前m（k）个点中函数值最大的作
【机 构】
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南京工程学院数理部
【出 处】
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南京工程学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2014年1期
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究基金项目（13KJB110011）,南京工程学院科研基金项目（QKJB201310）
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