本文研究一类新的解无约束最优化问题的记忆梯度法，在强Wolfe线性搜索下证明了其全局收敛性．当目标函数为一致凸函数时，对其线性收敛......

研究一类新的无约束优化记忆梯度算法,并在强Wolfe线性搜索下证明了其全局收敛性.当目标函数为一致凸函数时,对其线性收敛速率进行......

共轭梯度法是无约束优化问题的常用方法,随着大规模问题的出现,该算法受到越来越多重视。在CD共轭梯度法的基础上,提出了一种修正C......

在Dai-Liao共轭梯度法的基础上,提出了一种修正的共轭梯度法,该算法在强Wolfe线性搜索和精确线性搜索下具有充分下降性.同时,在确......

共轭梯度法是求解无约束最优化问题的有效方法．本文在βk^DY的基础上对βk引入参数，提出了一类新共轭梯度法，并证明其在强Wolfe线性搜......

给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法，我们证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性，同时我们还证明了该方法在强Wo......

共轭梯度法是求解最优化问题的一类有效算法.它尤其适合于求解大规模的优化问题.该类算法的一个显著优点是其存储量小且具有较好的......

本文提出了一种求解无约束优化问题的新算法,使Touati-Ahmed,Storey提出的混合共轭梯度法（以下简称AS）和Gilbert,Nocedal提出的混合......

给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法，证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性，同时还证明了该方法在强Wolfe线搜......

对求解非线性无约束优化问题中给出了新的参数应用于共轭梯度法;并证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性,同时具有全局收......