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1、l 8S 6 833A t h e s i ss u b m i t t e d t oZ h e n g z h o u U n i v e r s i t yf o r t h ed e g r e eo f M a s t e rC o n v e r g e n c e o f N o n l i n e a r C o n j u g a t e G r a d i e n tM e t h o d sB y L i q i
2、n gC h e n gS u p e r v i s o r :P r o f .Y u n d a D o n gO p e r a t i o n sR e s e a r c h a n dC y b e r n e t i c sD e p a r t m e n to f M a t h e m a t i c sA p r i l 2 0 1 0.≯.。1蘿,訃中》矗,J14I.1多套I|l■,.k■■7。,1 1 w :
3、,是≯.~,黔k店。孕,,l。嘲霉,●i.?!輙,,≥,。。j磅。/摘 要摘 要非線性共軛梯度法是求解一些大規(guī)模非線性無約束優(yōu)化問題的基本迭代方法,具有算法簡單、存儲空間需求小的特點。隨著計算機的飛速發(fā)展和實際問題中大規(guī)模優(yōu)化問題的不斷涌現(xiàn),這些方法的重要性日益凸顯。本文主要研究非線性共軛梯度法的全局收斂性,共有四章:第一章簡要介紹非線性共軛梯度法的研究內(nèi)容,研究價值及研究的現(xiàn)狀與本文的研究要點.第二章提出了一般函數(shù)的P R P 共軛梯
4、度法的一個G r i p p o .L u c i d i 型步長準則。它僅利用當前的梯度和共軛方向信息來決定步長,卻可以保證整個梯度模序列收斂于O 。初步的數(shù)值試驗顯示了它的實用性和優(yōu)越性。第三章給出了一類新的混合共軛梯度法,其搜索方向的下降性不依賴于任何線搜索條件,并在W o l f e .P o w e l l 線搜索條件下證明了該算法具有全局收斂性,同時還給出了比較好的數(shù)值結果。第四章提出一種非單調(diào)A r m i j o 型線搜
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