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共轭梯度方法是求解无约束优化问题的一类有效方法.
网络文摘精选
A new gradient descent algorithm for unconstrained optimization problem is proposed.
提出了一种新的无约束优化下降算法.
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The convergence of a random search algorithm for unconstrained optimization problems
无约束最优化问题随机搜索算法的收敛性
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此外还把算法推广到约束凸规划问题，得到了与无约束问题同样的收敛结果，如果约束是线性的，则算法是数值可行的。
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Convergence analysis of methods based on BDF for unconstrained optimization
基于BDF的无约束优化方法的收敛性分析
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已有文献对求解无约束优化问题的Polak Ribi啨re Polyak（PRP）共轭梯度法进行了研究并得出结论：采用Wolfe线性搜索确定步长的PRP方法对一致凸函数具有全局收敛性。
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然后从信赖域子问题的角度出发，对无约束优化问题提出了一个改进的非单调信赖域算法。
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利用BFGS算法求解大规模无约束最优化问题, 代码所用语言为Fortran77.
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借助于近似极大值函数的凝聚函数，将传统数据聚类问题转化为无约束优化问题求解。
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Total gradient method can also be used for solving unconstrained optimization problems.
共梯度法也可以用于求解无约束优化问题.
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