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王森森

作品数：2 被引量：5H指数：1
供职机构：西南大学数学与统计学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇理学

主题

  • 2篇无约束
  • 2篇无约束优化
  • 2篇共轭梯度
  • 2篇共轭梯度法
  • 1篇型谱
  • 1篇收敛性
  • 1篇梯度法
  • 1篇梯度算法
  • 1篇全局收敛性
  • 1篇线搜索
  • 1篇混合共轭梯度...
  • 1篇共轭梯度算法
  • 1篇WOLFE线...
  • 1篇充分下降性

机构

  • 2篇西南大学

作者

  • 2篇张俊容
  • 2篇韩信
  • 2篇王森森
  • 1篇王逸云

传媒

  • 2篇西南大学学报...

年份

  • 2篇2017
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种新的混合共轭梯度算法被引量：1
2017年
根据现有的共轭梯度算法,提出了一种新的求解无约束优化问题的混合共轭梯度法.在每一步迭代过程中,新算法总是能生成一个充分下降方向.在Wolfe线搜索下,提出的算法具有全局收敛性.数值实验表明该算法具有良好的计算性能.
韩信张俊容王森森
关键词：无约束优化混合共轭梯度法全局收敛性
一类具有充分下降性的混合型谱共轭梯度法被引量：4
2017年
首先基于共轭梯度法的下降性条件,提出了一类结合了FR法、WYL法、PRP法优点的充分下降的混合型谱共轭梯度法.在Wolfe线搜索下用反证法证明了新的混合型谱共轭梯度法的全局收敛性.最后通过数值算例,将本文算法与WYL法、FR法进行比较,结果表明新算法在迭代次数与迭代总时间上均优于其他另外两种算法.算法的全局收敛性和数值效果的优越性表明新算法是有效的.
王森森张俊容韩信王逸云
关键词：无约束优化WOLFE线搜索
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共1页<1>
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