改进的混合共轭梯度法求解无约束优化算法

发布时间：2018-06-29 17:29

  本文选题：共轭梯度法 + 无约束优化　； 参考：《计算机工程与设计》2017年08期

【摘要】：为克服一般的共轭梯度法搜索步长较小、收敛速率慢的不足,提出一种改进的混合共轭梯度算法。引入修正的Armijo线搜索技术,保证该算法的充分下降性,结合拟牛顿法中对Hessen矩阵的近似方法,改进一般共轭梯度法的搜索方向,提高算法的搜索速率,给出该共轭梯度算法的收敛性证明。在标准的无约束优化问题上对该改进共轭梯度算法进行测试,将该算法应用于某化工网络优化模型的求解中,均取得较好的结果。实验结果表明,该共轭梯度算法有较好的收敛速度,有效降低了计算时间。
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of small search step size and slow convergence rate of general conjugate gradient method, an improved hybrid conjugate gradient algorithm is proposed. The modified Armijo line search technique is introduced to ensure the sufficient descent of the algorithm. Combined with the approximate method for the Hessen matrix in the quasi-Newton method, the search direction of the general conjugate gradient method is improved and the search rate of the algorithm is improved. The convergence of the conjugate gradient algorithm is proved. The improved conjugate gradient algorithm is tested on the standard unconstrained optimization problem. The algorithm is applied to the solution of a chemical network optimization model, and good results are obtained. Experimental results show that the conjugate gradient algorithm has a good convergence rate and reduces the computational time effectively.
【作者单位】： 盐城工学院信息工程学院;苏州大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61105057)
【分类号】：O224

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本文编号：2082848