1) generalized Armijo step size rule
广义Armijo步长搜索
1.
The numerical results show that the new algorithm is efficient compared with FR,PR,HS conjugate gradient methods with generalized Armijo step size rule.
对求解无约束优化问题的共轭梯度法中的方向参数给定新的区间取法,将HS共轭梯度参数限制在此区间上,保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,在此基础上提出了修正HS共轭梯度算法(MHS),并在较弱的条件下讨论了新算法在广义Armijo步长搜索下的全局收敛性。
2.
The convergence property of th new conjugate gradient method with generalized Armijo step size rule is discussed without assuming that the sequence of iterates is bounded.
对求解无约束规划的共轭梯度算法中共轭梯度方向中的参数给了一个假设条件,从而确定它的一个取值范围,使其在此范围内取值均能保证共轭梯度方向是目标函数的充分下降方向,提出了一类新的共轭梯度算法,在去掉迭代点列有界和广义Armijo步长搜索下讨论了算法的全局收敛性。
2) Armijo step size rule
Armijo步长搜索
1.
Global convergence results for a new three-term conjugate gradient method with Armijo step size rule;
结合Armijo步长搜索的新三项共轭梯度算法及其收敛特征
2.
The convergence properties of the new memory gradient method with Armijo step size rule were discussed without assuming that the sequence of iterates is bounded.
在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下 ,讨论了算法的全局收敛性 ,同时给出了结合FR、PR、HS共轭梯度算法的修正形式。
3) Armijo search
Armijo搜索
4) like-Armijo search
类-Armijo搜索
6) step-size search
步长搜索
1.
Convergent analysis of the memory gradient method based on a new step-size search;
基于新的步长搜索下的记忆梯度法收敛性分析
补充资料：步长
分子式：
CAS号：
性质：在单纯形优化法中，每次向前推移单纯形的距离。采用较大的步长推移单纯形，可以加快优化速度，但得到的优化条件的精度较差，而采用较小的步长推移单纯形，得到的优化条件的精度提高，但减慢了优化速度，通常采用可变步长来解决优化速度与精度之间的矛盾。
CAS号：
性质：在单纯形优化法中，每次向前推移单纯形的距离。采用较大的步长推移单纯形，可以加快优化速度，但得到的优化条件的精度较差，而采用较小的步长推移单纯形，得到的优化条件的精度提高，但减慢了优化速度，通常采用可变步长来解决优化速度与精度之间的矛盾。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条