焦宝聪,陈兰平.一类广义拟牛顿算法的收敛性[J].数学研究及应用,2005,25(1):114~121
一类广义拟牛顿算法的收敛性
Convergence Properties of a Class of Generalized Quasi-Newton Methods
投稿时间:2002-06-27  
DOI:10.3770/j.issn:1000-341X.2005.01.016
中文关键词:  广义拟牛顿算法  无约束最优化  一般线搜索原则  全局收敛性
英文关键词:quasi-Newton methods  unconstrained optimization  global convergence
基金项目:国家自然科学基金(10371101),北京市教委科研基金(KM200310028117)
作者单位
焦宝聪 首都师范大学数学系,北京,100037 
陈兰平 首都师范大学数学系,北京,100037 
摘要点击次数: 2273
全文下载次数: 4643
中文摘要:
      本文提出一类广义拟牛顿算法,新类算法降低了关于目标函数的假设条件,将线搜索扩展 到一般形式,它概括了若干种常用的非精确线搜索技术.此外,算法对迭代校正公式中的参数Φk的 选取范围做了较大扩展(可以取负值).
英文摘要:
      In this paper,we present a calss of the generlized quasi-Newton methods for unconstrained optimization, and study the global convergence properties of the methods when applied to a general objective function. We assume that line search satisfies the general form of stepsize selection rules which summarizes many known stepsize selection rules as its special caese, and that the parameter Φk in the matrices update formulae by the methods may be a negative value.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器