摘要
提出了一种无约束优化超记忆梯度算法 ,分析了算法的收敛性 ,并对算法进行了数值试验 ,结果表明算法比 Armijo搜索下的 FR和 PR共轭梯度法及 Cauchy方法有效 ,特别适于求解大规模无约束最优化问题。
A supermemory gradientmethod forunconstrained optimization problem ispresented.The convergence of this algorithm is analyzed.Numerical experiments show that the algorithm is effcient by comparing with FR, PR conjugate gradient method and steepest descent method with Armijo line searches
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2000年第2期99-104,共6页
Chinese Journal of Engineering Mathematics
基金
国家自然科学基金基金项目!( 1 9871 0 4 9)
山东省自然科学基金资助项目!( Q98A0 61 1 4 )
