提出背景： 精确一维搜索计算一个最优步长计算量巨大。我们换一种思路，每次下降不要求最优步长，一个大体满意的步长即可。大体满意的步长往往存在一些共性规律，下面介绍三种准则：
①Goldstein准则
记 ϕ ( t ) = f ( X k + t P k ) \phi(t) = f(X^k+tP^k) ϕ(t)=f(Xk+tPk)，那么Goldstein准则可以改写为：
将 ρ \rho ρ和 ϕ ′ ( 0 ) \phi^{'}(0) ϕ′(0)作为一个整体看成是斜率，其中 ρ ∈ ( 0 , 1 2 ) \rho\in(0,\frac{1}{2}) ρ
非精确一维搜索
最新推荐文章于 2025-05-16 07:57:04 发布
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