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Abstrakt

Eine Speichergradientenmethode unter neuer nichtmonotoner Liniensuchtechnik zur uneingeschränkten Optimierung

Ke Su und Zixing Rong

In diesem Artikel kombinieren wir eine neue Methode des Gedächtnisgradienten mit einer nichtmonotonen Liniensuchtechnik und erhalten einen neuen Algorithmus, der sowohl theoretisch als auch numerisch effiziente Ergebnisse liefert. Darüber hinaus beweisen wir die globale Konvergenz des Algorithmus unter milden Bedingungen. Unsere numerischen Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode für gegebene Standardtestprobleme effizient ist, wenn wir einen guten in die Methode einbezogenen Parameter wählen. Darüber hinaus gibt es theoretisch einige Vorteile.