一种求解大规模非光滑优化问题的共轭梯度法

作者：黎勇^*; 李智群

来源：华中师范大学学报(自然科学版), 2019, 53(03): 329-334.

DOI：10.19603/j.cnki.1000-1190.2019.03.003

• 非光滑优化
• 大规模优化
• 共轭梯度法
• 充分下降条件
• 信赖域
• 全局收敛

针对大规模非光滑优化问题,利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术,设计了一种修正LS共轭梯度算法.算法的搜索方向不仅满足充分下降条件,而且具有信赖域性质.可以证明新算法在适当条件下全局收敛.初步的数值实验表明,新算法在求解大规模非光滑无约束凸优化问题方面比LMBM方法和MPRP方法更有效.

• 单位
  百色学院; 北部湾大学