一個充分下降的改進WYL共軛梯度法

黃禹銘 陳倩

摘 要：基于文[1-2]的WYL與JMJ共軛梯度法公式，本文提出了一個新的共軛梯度算法。新算法不僅自動滿足充分下降條件，而且在標準wolfe線搜索條件下全局收斂，最后對新算法所進行數(shù)值測試結果（性能圖）也表明所提新算法是有效的。

關鍵詞：無約束優(yōu)化；共軛梯度法；標準Wolfe線搜索；充分下降

1 引言

共軛梯度法是求解大規(guī)模光滑無約束優(yōu)化問題min{f（x）|x∈Rn}較為簡單有效的方法之一，其迭代點列通常由如下公式產(chǎn)生：

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作者簡介：

黃禹銘，玉林高中創(chuàng)新中學委培生；

陳倩，本文通信作者，廣西大學碩士，從事最優(yōu)化理論與方法研究。