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提出了一个新的修正HS共轭梯度算法解决无约束优化问题,该算法的特点是,搜索方向总是目标函数的下降方向,且不依赖于使用何种线搜索;特别是,若使用精确线搜索,该算法退化成标准的HS共轭梯度法.且在适当的假设条件下,证明了文章提出的算法具有全局收敛性,最后数值实验表明,文章提出的算法是可行的.
一个新的修正HS共轭梯度法及全局收敛性
【摘 要】
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提出了一个新的修正HS共轭梯度算法解决无约束优化问题,该算法的特点是,搜索方向总是目标函数的下降方向,且不依赖于使用何种线搜索;特别是,若使用精确线搜索,该算法退化成标
【机 构】
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河南理工大学万方科技学院
【出 处】
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海南师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2015年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金（11361018）, 广西杰出青年基金（2012GXSFFA060003）, 河南省教育厅科学技术研究重点项目（12B110011）
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