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无约束函数极小的无二维搜索的记忆梯度法

Memory Gradient Method Without Two-Dimensional Searchs for Unconstrained Function Minimization
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摘要 无约束函数极小的记忆梯度法在每次迭代需要作一次二维搜索。本文建立了一个无二维搜索的记忆梯度法,把二维搜索转化成两个线搜索.从而减化了计算工作量。 Memory gradient method for unconstained function minimization at each iteration reguires a two-dimensional searchs.This paper suggests a memory gradient method without two-dimensional searchs,and the transformation from the two-dimensional searchs into a two line searchs. Thus the computation efforts are reduced.
作者 王化存
机构地区 贵州大学数学系
出处 《贵州大学学报(自然科学版)》 1990年第2期14-24,共11页 Journal of Guizhou University:Natural Sciences
关键词 无约束极小 记忆梯度法 二维搜索 unconstrined minimization steepest descent method memory gradint method memory gradient method without two-dimensional searchs
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参考文献1

  • 1S. S. Oren. Planar quasi-Newton algorithms for unconstrained saddlepoint problems[J] 1984,Journal of Optimization Theory and Applications(2):167~204

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