摘要
为改善求解凸约束非线性方程组的运算效率,基于共轭梯度算法和非线性方程组的基础研究,受凸组合技术和杂交思想的启发,采用修正HS(Hestenes-Stiefel)和FR(Fletcher-Reeves)共轭梯度参数的凸组合方法,构建了新的杂交共轭参数.证明了搜索方向具有充分下降性与信赖域性质.在适当的假设条件下,新算法的全局收敛性质.数值试验结果验证了新算法在求解大规模凸约束优化问题时的高效性与可行性.
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为改善求解凸约束非线性方程组的运算效率,基于共轭梯度算法和非线性方程组的基础研究,受凸组合技术和杂交思想的启发,采用修正HS(Hestenes-Stiefel)和FR(Fletcher-Reeves)共轭梯度参数的凸组合方法,构建了新的杂交共轭参数.证明了搜索方向具有充分下降性与信赖域性质.在适当的假设条件下,新算法的全局收敛性质.数值试验结果验证了新算法在求解大规模凸约束优化问题时的高效性与可行性.