A descent family of hybrid conjugate gradient methods with global convergence property for nonconvex functions
محل انتشار: مجله مدلسازی ریاضی، دوره: 10، شماره: 3
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 69
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMMO-10-3_008
تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1403
چکیده مقاله:
In this paper, we present a new hybrid conjugate gradient method for unconstrained optimization that possesses sufficient descent property independent of any line search. In our method, a convex combination of the Hestenes-Stiefel (HS) and the Fletcher-Reeves (FR) methods, is used as the conjugate parameter and the hybridization parameter is determined by minimizing the distance between the hybrid conjugate gradient direction and direction of the three-term HS method proposed by M. Li (\emph{A family of three-term nonlinear conjugate gradient methods close to the memoryless BFGS method,} Optim. Lett. \textbf{۱۲} (۸) (۲۰۱۸) ۱۹۱۱--۱۹۲۷). Under some standard assumptions, the global convergence property on general functions is established. Numerical results on some test problems in the CUTEst library illustrate the efficiency and robustness of our proposed method in practice.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mina Lotfi
Department of Applied Mathematics, Tarbiat Modares University, P.O.Box ۱۴۱۱۵-۱۷۵, Tehran, Iran