摘 要
本文给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度算法．该算法允许初始点任意，在推广的强Wolfe线搜索下具有下降性，并且在适当的条件下具有全局收敛性．
关键词：无约束最优化；共轭梯度法；下降性；线搜索；全局收敛性
ABSTRACT
A new nonlinear conjugate gradient type formula for unconstrained optimization problems is presented．The algorithm allows initial point is at random, the method satisfies the descent condition in the condition of generalized strong wolfe steplength，and it has global convergence under the suitable conditions．
Keywords：unconstrained optimization；conjugate gradient method；descent property；line search；global convergence
目 录
第一章 引言
第二章 共轭梯度算法
第三章 下降条件
第四章 全局收敛性 7
第五章 结束语 9
参考文献 10
致 谢 12
