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Abstrait

Une méthode modifiée de gradient conjugué spectral non monotone pour une optimisation sans contrainte

ZiXing Rong, Ke Su et Bei Gao

Selon un paramètre βk modifié, une nouvelle méthode de gradient conjugué spectral non monotone pour l'optimisation sans contrainte est proposée dans cet article, qui combine efficacement la direction du gradient conjugué avec la longueur de pas spectrale. Nous avons appliqué la longueur de pas spectrale à toute la direction du gradient conjugué plutôt qu'à la direction du gradient négatif, et nous avons tiré parti de la nouvelle règle F non monotone pour les recherches de lignes afin d'obtenir le point d'itération suivant. La propriété convergente globale de l'algorithme avec le paramètre modifié et la règle F non monotone proposée pour la recherche de lignes sont prouvées dans certaines conditions appropriées.