| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究意义及目的 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 文章内容及结构 | 第11-13页 |
| 第2章 最优化基础介绍 | 第13-18页 |
| 2.1 基本定义 | 第13页 |
| 2.2 两种主要的迭代方法 | 第13-18页 |
| 2.2.1 线搜索方法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 信赖域方法 | 第16-18页 |
| 第3章 改进的带有Armijo型非单调线搜索的记忆梯度法 | 第18-24页 |
| 3.1 改进的Armijo型非单调线搜索记忆梯度算法 | 第18-20页 |
| 3.2 收敛性分析 | 第20-24页 |
| 第4章 带有Wolfe型非单调线搜索的记忆梯度法 | 第24-28页 |
| 4.1 算法思想 | 第24-25页 |
| 4.2 带有Wolfe型非单调线搜索的记忆梯度算法 | 第25-26页 |
| 4.3 收敛性分析 | 第26-28页 |
| 第5章 基于自适应信赖域技术的非单调记忆梯度法 | 第28-35页 |
| 5.1 算法思想 | 第28-29页 |
| 5.2 基于自适应信赖域技术的非单调记忆梯度算法 | 第29-30页 |
| 5.3 收敛性分析 | 第30-35页 |
| 第6章 总结和展望 | 第35-37页 |
| 6.1 全文总结 | 第35-36页 |
| 6.2 工作展望 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第41页 |
