An adaptive descent extension of the Polak–Rebière–Polyak conjugate gradient method based on the concept of maximum magnification

سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 213

فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJNAO-11-1_011

تاریخ نمایه سازی: 17 فروردین 1400

چکیده مقاله:

Recently, a one-parameter extension of the Polak–Rebière–Polyak method has been suggested, having acceptable theoretical features and promising numerical behavior. Here, based on an eigenvalue analysis on the method with the aim of avoiding a search direction in the direction of the maximum magnification by a symmetric version of the search direction matrix, an adaptive formula for computing parameter of the method is proposed. Under standard assumptions, the given formula ensures the sufficient descent property and guarantees the global convergence of the method. Numerical experiments are done on a collection of CUTEr test problems. They show practical effectiveness of the suggested formula for the parameter of the method.

نویسندگان

Z. Aminifard

Department of Mathematics, Semnan University, P.O. Box: ۳۵۱۹۵–۳۶۳, Semnan, Iran.

S. Babaie-Kafaki

Department of Mathematics, Semnan University, P.O. Box: ۳۵۱۹۵–۳۶۳, Semnan, Iran.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • 1. Abubakar, A.B., Kumam, P. and Awwal, A.M. Global convergence ...
  • 2. Aminifard, Z. and Babaie-Kafaki, S. An optimal parameter choice ...
  • 3. Andrei, N. A modified Polak–Ribière–Polyak conjugate gradient algorithm for ...
  • 4. Babaie-Kafaki, S. and Ghanbari, R. A descent extension of ...
  • 5. Dai, Y.H., Han, J.Y., Liu, G.H., Sun, D.F., Yin, ...
  • 6. Dai, Y. H. and Liao, L. Z. New conjugacy ...
  • 7. Dolan, E.D. and Moré, J.J. Benchmarking optimization software with ...
  • 8. Gould, N.I.M., Orban, D. and Toint, Ph.L. CUTEr: A ...
  • 9. Hager, W.W. and Zhang, H. A survey of nonlinear ...
  • 10. Hager, W. W. and Zhang, H. Algorithm 851: CG-Descent, ...
  • 11. Heravi, A.R. and Hodtani, G.A. A new correntropy-based conjugate ...
  • 12. Lin, J. and Jiang, C., An improved conjugate gradient ...
  • 13. Nocedal, J. and Wright S.J. Numerical optimization, Springer, New ...
  • 14. Sun, W. and Yuan, Y.X. Optimization theory and methods: ...
  • 15. Watkins, D.S. Fundamentals of matrix computations, John Wiley and ...
  • 16. Yuan, G., Modified nonlinear conjugate gradient methods with sufficient ...
  • 17. Yuan, G., Lu, J. and Wang, Z. The PRP ...
  • 18. Zhang, L., Zhou, W. and Li, D.H. A descent ...
  • نمایش کامل مراجع