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Abstrait

Une nouvelle méthode de gradient conjugué spectral non monotone pour l'optimisation sans contrainte

Ruyue Hou, Ke Su et Zixing Rong

Dans cet article, nous combinons la méthode du gradient conjugué spectral qui combine efficacement la direction du gradient conjugué avec la longueur de pas spectrale avec une technique de recherche de ligne non monotone et nous obtenons un nouvel algorithme. De plus, dans cette méthode du gradient conjugué spectral, la longueur de pas spectrale est appliquée à toute la direction du gradient conjugué plutôt qu'à la direction du gradient négatif. Les propriétés convergentes globales de l'algorithme sont prouvées dans certaines conditions appropriées