曲线搜索下的超记忆梯度法及其全局收敛性

摘要：

本文给出一种新的求解无约束优化问题的超记忆梯度法.该算法采用新的曲线搜索,保证了算法的全局收敛性,并且在每步迭代时充分利用前m步迭代点的信息产生下一个迭代点,使算法收敛更稳定.

关键词： 无约束优化 超记忆梯度法 曲线搜索 全局收敛性 优化问题

作者: 李敏 汤京永 时贞军

作者单位: 曲阜师范大学运筹与管理学院,山东日照,276826 信阳师范学院数学与信息科学学院,河南信阳,464000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届中国青年运筹信息管理学者大会

会议地点: 广西桂林

会议语种:中文

页码: 511-517

在线出版日期: 2006-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）