在Wolfe步长搜索下的一类新的共轭梯度算法A New Conjugate Gradient Method with Generalized Wolfe Step Size Rule
李银花,张雅琴,王希云
摘要(Abstract)：
研究利用共轭梯度法求解无约束最优化问题。为了保证共轭梯度方向是目标函数的充分下降方向,对共轭梯度算法中的共轭梯度方向参数确定了一个取值范围并与W olfe步长搜索相结合,提出了新的共轭梯度算法,使算法具有更好的收敛速度,特别是在求解大规模无约束最优化问题时,此算法只需要较小的存储。
关键词(KeyWords)： 共轭梯度法;Wolfe步长搜索;全局最优化
基金项目(Foundation):
作者(Author): 李银花,张雅琴,王希云
参考文献(References)：
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