摘要
利用 CD共轭梯度法和 NCG共轭梯度法分别给出了相应的修正 Hestenes Stiefel( HS)共轭梯度法 .在无充分下降性的条件下 ,证明了修正 HS共轭梯度法具有全局收敛性 .
A class of modified conjugate gradient methods for unconstrained optimization problem is presented,which parameter β k is chosen as β k=max{0,min {β HS k,β CD k}},and β k=max{0,min {β HS k,β NCG k}}.The global convergence of methods is proved under the descent condition and the strong Wolfe search rule.
出处
《广西大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2001年第1期15-18,共4页
Journal of Guangxi University（Natural Science Edition）
基金
广西自然科学基金!(桂科自 981 1 0 2 0 )
关键词
HS公式
共轭梯度法
全局收敛性
最优化问题
HS formulation
optimization
conjugate gradient method
global convergence
