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摘要：本发明公开了一种三项最小化子空间共轭梯度优化方法，具体为：取初始迭代点，初始迭代次数为0，计算函数的初始梯度，确定初始搜索方向，判断是否满足Himmeblau终止条件或迭代次数达到设定值，满足则返回决策变量，不满足则基于Wolfe线搜索准则确定搜索步长，判断是否实行Andrei加速策略，更新决策变量，执行负梯度重启策略，迭代次数累加1，返回判断是否满足Himmeblau终止条件或迭代次数达到设定值。本发明在由sk。yk,,yk‑1张成的子空间中构造出满足充分下降条件和Dai‑Liao共轭条件的新搜索方向，在解决无约束优化问题中达到了比现有三项最小化子空间共轭梯度法更快的收敛速度和更低的误差。
主权项：1.一种三项最小化子空间共轭梯度优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：取初始迭代点x0，初始迭代次数记为0，计算函数fx的初始梯度并确定初始搜索方向d0＝-g0；S2：若函数fx的函数值或梯度满足Himmeblau终止条件，或迭代次数达到设定值epoch，则迭代终止，返回决策变量，否则执行下一步；S3：基于Wolfe线搜索准则确定搜索步长；S4：基于搜索方向及步骤S3中的搜索步长判断是否实行Andrei加速策略，并更新决策变量；S5：计算三项子空间的维数；S6：基于步骤S5中的三项子空间的维数，计算下一轮迭代的搜索方向；S7：执行负梯度重启策略；S8：迭代次数累加1，返回步骤S2。
全文数据：
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百度查询： 浙江工商大学 一种三项最小化子空间共轭梯度优化方法
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