检索结果-南通市图书馆

广义armijo步长搜索下的梯度算法的收敛特征

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石油大学学报（自然科学版） 2001年第4期25卷 106-108页

作者：孙清滢王金谦石油大学应用数学系山东东营257061 胜利石油学校山东东营257098

:对无约束规划 (P) :minx∈Rnf(x) ,其中 ,f(x)是Rn→R1上的一阶连续可微函数 ,在去掉迭代点列 {xk}有界和广义armijo步长搜索下 ,讨论了梯度算法的全局收敛性 ,证明了算法具有较强的收敛性质。

关键词：非线性规划梯度法收敛特征广义armijo步长搜索

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结合广义armijo步长搜索的一类新的共轭度算法及其收敛特征

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工程数学学报 2003年第1期20卷 14-20页

作者：孙清滢刘新海大连理工大学应用数学系辽宁大连116024 石油大学应用数学系山东东营257062

对求解无约束规划的共轭梯度算法中共轭梯度方向中的参数给了一个假设条件,从而确定它的一个取值范围,使其在此范围内取值均能保证共轭梯度方向是目标函数的充分下降方向,提出了一类新的共轭梯度算法,在去掉迭代点列有界和广义armijo步... 详细信息

对求解无约束规划的共轭梯度算法中共轭梯度方向中的参数给了一个假设条件,从而确定它的一个取值范围,使其在此范围内取值均能保证共轭梯度方向是目标函数的充分下降方向,提出了一类新的共轭梯度算法,在去掉迭代点列有界和广义armijo步长搜索下讨论了算法的全局收敛性。同时给出了具有好的收敛性质和较快收敛速度的FR,PR,HS共轭梯度法的修正形式。数值例子表明新算法比armijo搜索下的FR,PR,HS共轭梯算法更稳定更有效。算法需要较小的存储,特别适于求解大规模无约束最优化问题。

关键词：非线性规划共轭梯度法广义armijo步长搜索数值实验收敛

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结合广义armijo步长搜索的一类新的三项共轭梯度算法及其收敛特征

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计算数学 2004年第1期26卷 25-36页

作者：孙清滢刘新海大连理工大学应用数学系辽宁大连116024 石油大学应用数学系山东东营257062

In this paper, we consider the convergence properties of a new class of three terms conjugate gradient methods with generalized armijo step size rule for minimizing a continuously differentiable function f on R^π without assuming that the sequence {xk} of iterates is bounded. We prove that the limit infimum of ‖↓△f(xk)‖ is Zero. Moreover, we prove that, when f(x) is pseudo-convex (quasi-convex) function, this new method has strong convergence results: either xk→x* and x* is a minimizer (stationary point); or ‖xk‖→∞, arg min{f(x) :x∈R^n} =φ, and.f(xk) ↓ inf(f(x) : x∈R^n}. Combining FR, PR, HS methods with our new method, FR, PR, HS methods are modified to have global convergence *** result show that the new algorithms are efficient by comparing with FR,PR, HS conjugate gradient methods with armijo step size rule.

关键词：广义armijo步长搜索三项共轭梯度算法收敛特征非线性规划

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结合广义armijo步长搜索的超记忆梯度算法及其收敛特征

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数学的实践与认识 2002年第4期32卷 621-628页

作者：孙清滢大连理工大学应用数学系

对无约束规划 ( P) :minx∈ Rnf ( x) ,其中 f ( x)是 Rn→ R1上的一阶连续可微函数 ,设计了一个超记忆梯度求解算法 ,并在去掉迭代点列 { xk}有界和广义 armijo步长搜索下 ,讨论了算法的全局的收敛性。

关键词：广义armijo步长搜索超记忆梯度算法收敛特征非线性规划

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修正的HS共轭梯度算法的全局收敛性

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中国石油大学学报（自然科学版） 2006年第5期30卷 143-146页

作者：郑艳梅孙清滢王清河常兆光中国石油大学数学与计算科学学院山东东营257061

对求解无约束优化问题的共轭梯度法中的方向参数给定新的区间取法,将HS共轭梯度参数限制在此区间上,保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,在此基础上提出了修正HS共轭梯度算法(MHS),并在较弱的条件下讨论了新算法在广义armijo步长搜... 详细信息

对求解无约束优化问题的共轭梯度法中的方向参数给定新的区间取法,将HS共轭梯度参数限制在此区间上,保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,在此基础上提出了修正HS共轭梯度算法(MHS),并在较弱的条件下讨论了新算法在广义armijo步长搜索下的全局收敛性。数值试验结果表明,新算法比广义armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度算法有效。

关键词：无约束最优化共轭梯度法广义armijo步长搜索全局收敛性

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