共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题最有效的方法之一.结合强Wolfe线搜索的第二个不等式,该文提出了修正的PRP和HS公式.在常规假设下,由修正的PRP方法和HS方法所产生的搜索方向均满足充分下降条件,且得到了较大的参数a取值范围,并证明了两个修正的方法是全局收敛的.最后,对新算法进行数值试验,并与其它同类算法进行比对,其结果验证了该文所提出算法的有效性.
无约束优化 共轭梯度法 强Wolfe线搜索 全局收敛性