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01.10.2014 | Original Research | Ausgabe 1-2/2014

Journal of Applied Mathematics and Computing 1-2/2014

A nonmonotone supermemory gradient algorithm for unconstrained optimization

Zeitschrift:
Journal of Applied Mathematics and Computing > Ausgabe 1-2/2014
Autoren:
Yigui Ou, Yuanwen Liu
Wichtige Hinweise
Supported by NNSF of China (No. 11261015) and NSF of Hainan Province (No. 111001).

Abstract

This paper presents a nonmonotone supermemory gradient algorithm for unconstrained optimization problems. At each iteration, this proposed method sufficiently uses the previous multi-step iterative information and avoids the storage and computation of matrices associated with the Hessian of objective functions, thus it is suitable to solve large-scale optimization problems and can converge stably. Under some assumptions, the convergence properties of the proposed algorithm are analyzed. Numerical results are also reported to show the efficiency of this proposed method.

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