作者：朱帅 王希云 吴世跃无约束优化记忆梯度法armijo线搜索全局收敛性
摘要：对求解无约束规划的超记忆梯度算法中线搜索方向中的参数，给了一个假设条件，从而确定了它的一个新的取值范围，保证了搜索方向是目标函数的充分下降方向，由此提出了一类新的记忆梯度算法．在去掉迭代点列有界和Armijo步长搜索下，讨论了算法的全局收敛性，且给出了结合形如共轭梯度法FR，PR，HS的记忆梯度法的修正形式．数值实验表明，新算法比Armijo线搜索下的FR、PR、HS共轭梯度法和超记忆梯度法更稳定、更有效．
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