عنوان المقالة: New Hybrid Conjugate Gradient Method with Global Convergence Properties for Unconstrained Optimization
محمد احمد حموده | Mohamed Ahmed Hamoda | 19403
نوع النشر
مجلة علمية
المؤلفون بالعربي
المؤلفون بالإنجليزي
Yasir Salih, Mohamed Ahmed Hamoda, Mohd Rivaie
الملخص الانجليزي
Nonlinear conjugate gradient (CG) method holds an important role in solving large-scale unconstrained optimization problems. In this paper, we suggest a new modification of CG coefficient that satisfies sufficient descent condition and possesses global convergence property under strong Wolfe line search. The numerical results show that our new method is more efficient compared with other CG formulas tested
تاريخ النشر
29/06/2018
الناشر
Malaysian Journal of computing and applied mathematics (MyJCAM)
رقم المجلد
1
رقم العدد
1
رابط DOI
https://doi.org/10.37231/myjcam.2018.1.1.15
الصفحات
29-38
رابط الملف
تحميل (0 مرات التحميل)
الكلمات المفتاحية
unconstrained optimization, global convergence, large-scale, conjugate gradient method, strong Wolfe line search
رجوع