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1、共軛梯度法是求解無約束優(yōu)化問題的一類有效方法。其具有算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)算過程中所需內(nèi)存較少，且在計(jì)算過程中不涉及目標(biāo)函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)等優(yōu)點(diǎn)，因此常被用于大規(guī)模優(yōu)化問題的求解。在已有的共軛梯度算法中，F(xiàn)R算法理論上有較好的收斂性，但數(shù)值表現(xiàn)并不理想；而數(shù)值表現(xiàn)較好的一些算法，如PRP、Hs等，在一般條件下卻不具備全局收斂性。本文在PRP的基礎(chǔ)上，給出了一個(gè)新的共軛梯度參數(shù)公式β<,k><'*>，并得到如下結(jié)論：(1)β<,k><'*>在強(qiáng)wo
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