《怀化学院学报》2006年02期 加入收藏    获取最新 
 一个新的两点梯度法
 陈宇
   构造一个新的解无约束优化问题的两点梯度法,类似共轭梯度法,在构造搜索方向时,充分利用上次迭代点的信息·采用强Powell-Wolf搜索准则产生步长,在较弱条件下,算法总体收敛,并且至少线性收敛·数值实验表明,在计算量和结果精度方面明显优于最速下降法·
【作者单位】:怀化学院数学系 湖南怀化418008
【关键词】:无约束优化;两点梯度法;Powell-Wolf搜索准则;总体收敛
【分类号】:O224
【DOI】:cnki:ISSN:1671-9743.0.2006-02-008
【正文快照】:
  1引言考虑如下无约束优化问题minf(x),x∈Rn(1)其中f(x)中Rn→R1上的连续可微函数·大多数求解问题(1)的算法是迭代算法,其一般形式为xk+1=xk+αkdk(2)其中xk为当前迭代点,dk为搜索方向,αk迭代步长·最速下降法就是求解问题(1)的一种迭代算法,但这种算法在迭代过程中会产生“锯齿“现象,越接近最小点,前进越难·本文提出的两点梯度法,类似共轭梯度法,在构造搜索方向时,充分利用上次迭代点的信息·采用强Powell-Wolf搜索准则产生步长,在较弱条件下,算法总体收敛·数值实验表明,在计算量方面明显优于最速下降法·本文用到的范数‖·‖为欧…
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 A New Two-point Step Size Gradient Algorithm
 CHEN Yu (Department of Mathematics;Huaihua Unversity;Huaihua;Hunan 418008)
  This paper presents a new tow-point step size gradient algorithm for unconstrained optimization,which is similar to conjugate gradient methods.At any iterate,it makes full use of the information of previous iterate to construct the search direction.Employing strong Powell-Wolf rule to get the step size,the algorithm is globally convergent and at least linearly convergent under common conditions.The numerical result shows the algorithm is better than the steepest method at the aspect of computational quantity and the precision of the result.
【Keyword】:unconstrained optimization;tow-point gradient algorithm;strong Powell-Wolf;globally convergent
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