一个充分下降LS型共轭梯度算法的全局收敛性

共轭梯度法是求解大型无约束非线性优化问题的一种常用方法，在应用中通常以负梯度方向作为其自动重启方向. 该文在LS共轭梯度法的基础上，结合一种新的自动重启方向，证明了算法的自动充分下降性和在强Wolfe线搜索下的全局收敛性，给出的数值试验结果表明算法是有效的.