Un método de gradiente conjugado tipo Polak-Ribiére-Polyak con descenso suficiente modificado para problemas de optimización no restringidos
Autores: Zheng, Xiuyun; Shi, Jiarong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Un método de gradiente conjugado tipo Polak-Ribiére-Polyak con descenso suficiente modificado para problemas de optimización no restringidos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Método propuesto
Convergencia
Búsqueda de línea
Función objetivo
Experimentos numéricos
Eficiencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 43
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, se presenta una modificación al método de gradiente conjugado no lineal de Polak-Ribiére-Polyak (PRP). El método propuesto siempre genera una dirección de descenso suficiente independientemente de la precisión de la búsqueda de línea y la convexidad de la función objetivo. Bajo condiciones apropiadas, se demuestra que el método modificado posee convergencia global bajo la búsqueda de línea tipo Wolfe o Armijo. Además, la metodología propuesta se adopta en los métodos de Hestenes-Stiefel (HS) y Liu-Storey (LS). Se utilizan extensos experimentos numéricos preliminares para ilustrar la eficiencia del método propuesto.
Descripción
En este documento, se presenta una modificación al método de gradiente conjugado no lineal de Polak-Ribiére-Polyak (PRP). El método propuesto siempre genera una dirección de descenso suficiente independientemente de la precisión de la búsqueda de línea y la convexidad de la función objetivo. Bajo condiciones apropiadas, se demuestra que el método modificado posee convergencia global bajo la búsqueda de línea tipo Wolfe o Armijo. Además, la metodología propuesta se adopta en los métodos de Hestenes-Stiefel (HS) y Liu-Storey (LS). Se utilizan extensos experimentos numéricos preliminares para ilustrar la eficiencia del método propuesto.