为寻求同时具有良好的收敛性和数值表现的共轭梯度法,在Wolfe线搜索下,构造一种修正的DY共轭梯度法.该算法产生的搜索方向为充分下降方向,这一性质与所采用的线搜索方法无关.在Wolfe线搜索的条件下证明该算法具全局收敛性.研究结果表明:算法是有效的,尤其对大规模无约束优化问题.

基于DY和DL共轭梯度法,给出一个新的βk公式,在精确线搜索下该公式等价于βDkY.基于新参数公式建立了采用Wolfe线搜索的共轭梯度算法,证明了算法满足充分下降性和全局收敛性,初步的数值试验结果表明该方法是有效的,适合于求解非线性无约束优化问题.