Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
3D Airway Tree Centerline Extraction Algorithm for Virtual Bronchoscope Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Modified Dai-Yuan Conjugate Gradient Algorithm for Large-Scale Optimization Problems

verfasst von : Gonglin Yuan, Tingting Li

Erschienen in: Cloud Computing and Security

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

It is well know that DY conjugate gradient is one of the most efficient optimization algorithms, which sufficiently utilizes the current information of the search direction and gradient function. It is regrettable that DY conjugate gradient algorithm fails to address large scale optimization model and few scholars and writers paid much attention to modifying it. Thus, to solve large scale unconstrained optimization problems, a modified DY conjugate gradient algorithm under Yuan-Wei-Lu line search was proposed. The proposed algorithm not only has a descent character but also a trust region property. At the same time, the objective algorithm meets the demand of global convergence and the corresponding numeral test proves it is more outstanding compare with similar optimization algorithms.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel A Method of Small Sample Reliability Assessment Based on Bayesian Theory
Nächstes Kapitel A Modified Wei-Yao-Liu Conjugate Gradient Algorithm for Two Type Minimization Optimization Models
Literatur
1.
Akkraoui, A., Trmolet, Y., Todling, R.: Preconditioning of variational data assimilation and the use of a bi-conjugate gradient method. Q. J. R. Meteorol. Soc. 139, 731–741 (2013)CrossRef
2.
3.
Shanno, D.: Conditioning of quasi-Newton methods for function minimization. Math. Comput. 24, 647–656 (1970)MathSciNetCrossRef
4.
Touati-Ahmed, D., Storey, C.: Efficient hybrid conjugate gradient techniques. J. Optim. Theor. Appl. 64, 379–397 (1990)MathSciNetCrossRef
5.
Touati-Ahmed, D., Storey, C.: Globally convergent hybrid conjugate gradient methods. J. Optim. Theor. Appl. 64, 379–397 (1990)CrossRef
6.
Polak, E., Ribire, G.: Note sur la convergence de mthodes de directions conjugues. Rev. Franaise Informat. Recherche Oprationnelle 16, 35–43 (2009)
7.
8.
Yuan, G., Sheng, Z., Wang, B.: The global convergence of a modified BFGS method for nonconvex functions. J. Comput. Appl. Math. 327, 274–294 (2017)MathSciNetCrossRef
9.
Yuan, G., Wei, Z., Lu, X.: Global convergence of BFGS and PRP methods under a modified weak Wolfe-Powell line search. Appl. Math. Model. 47, 811–825 (2017)MathSciNetCrossRef
10.
Darzentas, J.: Problem complexity and method efficiency in optimization. J. Oper. Res. Soc. 35, 455 (1984)CrossRef
11.
Dong, J., Jiao, B., Chen, L.: A new hybrid HS-DY conjugate gradient method. In: International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization, vol. 4, pp. 94–98 (2011)
12.
Gilbert, J., Lemarchal, C.: Some numerical experiments with variable-storage quasi-Newton algorithms. Math. Program. 45, 407–435 (1989)MathSciNetCrossRef
13.
Gilbert, J., Nocedal, J.: Global convergence properties of conjugate gradient methods for optimization. SIAM J. Optim. 2, 21–42 (1990)MathSciNetCrossRef
14.
Tang, J., Dong, L., Zhang, X.: A new class of memory gradient methods with Wolfe line search. J. Shandong Univ. 44, 33–37 (2005)MathSciNetMATH
15.
Dixon, L., Ducksbury, P., Singh, P.: A new three-term conjugate gradient method. J. Optim. Theor. Appl. 47, 285–300 (1985)MathSciNetCrossRef
16.
Fletcher, R.: Practical Methods of Optimization, vol. 1, pp. 71–94. Wiley (1980)
17.
Surhone, L.M., Timpledon, M.T., Marseken, S.F.: Quasi-Newton method. Betascript Publ. 14, 115–150 (2010)
18.
Lian, S., Wang, C.: Global convergence properties of the conjugate descent method. OR Trans. 7, 1–9 (2003)
19.
Zhang, L., Zhou, W., Li, D.: Global convergence of a modified Fletcher-Reeves conjugate gradient method with Armijo-type line search. Numerische Mathematik 104, 561–572 (2006)MathSciNetCrossRef
20.
Hestenes, M., Stiefel, E.: Methods of conjugate gradients for solving linear systems. J. Res. Natl. Bur. Stand. 49, 409–436 (1952)MathSciNetCrossRef
21.
Islam, M., Robert, A., James, W.: Integrated economic-hydrologic modelling for groundwater basin management. Int. J. Water Resour. Dev. 13, 21–34 (1997)CrossRef
22.
Qin, P., Huang, D., Yuan, Y.: Integrated gravity and gravity gradient 3D inversion using the non-linear conjugate gradient. J. Appl. Geophys. 126, 52–73 (2016)CrossRef
23.
Byrd, R., Nocedal, J.: A Tool for the analysis of quasi-Newton methods with application to unconstrained minimization. Soc. Ind. Appl. Math. 26, 727–739 (1989)MathSciNetMATH
24.
25.
Dai, Y., Han, J., Liu, G.: Convergence properties of nonlinear conjugate gradient methods. SIAM J. Optim. 10, 345–358 (1998)MathSciNetCrossRef
26.
Dai, Y., Yuan, Y.: Convergence properties of the conjugate descent method. Adv. Math. 26, 552–562 (1996)MathSciNetMATH
27.
Dai, Y., Yuan, Y.: Convergence properties of the Fletcher-Reeves method. IMA J. Numer. Anal. 16, 155–164 (1996)MathSciNetCrossRef
28.
Dai, Z., Tian, B.: Global convergence of some modified PRP nonlinear conjugate gradient methods. Optim. Lett. 5, 615–630 (2011)MathSciNetCrossRef
29.
Pan, Z., Cai, Y., Tan, S.: Transient analysis of on-chip power distribution networks using equivalent circuit modeling. In: International Symposium on Quality Electronic Design Proceedings, pp. 63–68 (2004)
Metadaten
Titel
A Modified Dai-Yuan Conjugate Gradient Algorithm for Large-Scale Optimization Problems
verfasst von
Gonglin Yuan
Tingting Li
Copyright-Jahr
2018
Buch
Cloud Computing and Security

Print ISBN: 978-3-030-00005-9

Electronic ISBN: 978-3-030-00006-6

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00006-6_12