修正的共轭梯度法在两种线搜索下的全局收敛性

针对参数βk的不同选取可以构成不同的共轭梯度法,给出了一类求解无约束最优化问题的修正的共轭梯度算法,这种算法能够在较弱条件下证明选定的βk在每一步都能产生一个下降方向,且在Wolfe线搜索下具有全局收敛性.另外这种算法在另一种Wolfe搜索条件下,若搜索方向为下降时,也具有全局收敛性.