ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







A Global Convergence of Spectral Conjugate Gradient Method for Large Scale Optimization

المصدر: مجلة التربية والعلم
الناشر: جامعة الموصل - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Al-Naemi, Ghada M. (Author)
المجلد/العدد: مج27, ع3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 143 - 162
DOI: 10.33899/edusj.2018.159323
ISSN: 1812-125X
رقم MD: 1201600
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث، تم الاهتمام بطريقة التدرج المترافق في مسائل الامثلية غير المقيدة، وذلك لسهولة التعامل معها ولأنها لا تحتاج لخزن أية مصفوفة.، اقترحنا طريقتين جديدتين مطورتين طيفيتين لطريقة (CD). الطريقتان المقترحتان تكونان اتجاه خطوط بحث منحدرة دائما لدالة الهدف وفي كل تكرار استخدمنا خط البحث القوي المعتمد على خط بحث غير تام. وكذلك تحققان صفة التقارب الشمولي للدوال العامة غير التربيعية، النتائج العددية تظهر كفاءة الطريقتين المقترحتين.

In this paper, we are concerned with the conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems due to its simplicity and don’t store any matrices. We proposed two spectral modifications to the conjugate descent (CD). These two proposed methods produces sufficient descent directions for the objective function at every iteration with strong Wolfe line searches and with inexact line search, and also they are globally convergent for general non-convex functions can be guaranteed. Numerical results show the efficiency of these two proposed methods.

ISSN: 1812-125X