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        Wolfe搜索下的譜LS共軛梯度法

        2014-01-24 02:35:14寧亞楠
        湖南科技學(xué)院學(xué)報 2014年5期
        關(guān)鍵詞:共軛收斂性太原

        寧亞楠 陶 煌

        (太原電力高等??茖W(xué)校,山西 太原 030013)

        Wolfe搜索下的譜LS共軛梯度法

        寧亞楠 陶 煌

        (太原電力高等??茖W(xué)校,山西 太原 030013)

        論文在LS共軛梯度法的基礎(chǔ)上,提出譜LS共軛梯度法,證明該方法不依賴于任何線搜索就具有充分下降性,并且在Wolfe搜索下證明算法的全局收斂性。數(shù)值試驗表明,該方法明具有良好的計算效能,特別適合于求解大規(guī)模無約束優(yōu)化問題。

        無約束優(yōu)化;譜共軛梯度法;Wolfe搜索;全局收斂性

        1 算法

        2 全局收斂性

        3 數(shù)值結(jié)果

        本文對給出的4個函數(shù)在Wolfe線搜索下進(jìn)行了數(shù)值實驗,目的是比較譜LS共軛梯度法和新的譜LS共軛梯度法.?dāng)?shù)值結(jié)果如表1所示.表1中應(yīng)用到的相關(guān)符號表示如下:

        Problem 是測試的目標(biāo)函數(shù)的名稱;Dim是測試的目標(biāo)函數(shù)的維數(shù);--表示這個方法對這個數(shù)值例子實驗失敗;+表示在算法中梯度出現(xiàn)了正無窮;NF表示目標(biāo)函數(shù)總的計算次數(shù);NG表示目標(biāo)梯度函數(shù)總的計算次數(shù);CPU為運行時間(單位為秒)。

        表1.譜PLS共軛梯度法與譜NPLS共軛梯度法的數(shù)值結(jié)果

        數(shù)值實驗結(jié)果表明,NPLS方法在Wolfe搜索下比PLS方法具有更好的計算效能。

        [1] Birgin .E.G.Martinez J.M.A spectral conjugate gradient method for unconstrained optimization[J]. Applied Mathematics and Optimization,2001,43:117-128.

        [2]LIU Y,STORY C.Efficient generalized conjugate gradient algorithm s Part 2:Inplementation[J].JOTA,1991,69(1):139-152.

        [3]LI Guo-yin,TANG Chun-ming,WEI Zeng-xin.New Conjugacy Condition and Related New Conjugate Gradient Methods for Unconstrained Optimization[J].Joumal of Computational and Applied Mathematics.2007,202(2):523-539.

        O221.2

        A

        1673-2219(2014)05-0022-04

        2013-11-26

        寧亞楠(1985-),女,太原電力高等??茖W(xué)校助教。

        (責(zé)任編校:京華;俊華)

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