En este documento, proponemos un nuevo enfoque para optimizar una función diferenciable no convexa a gran escala sujeta a restricciones de igualdad lineales. El método propuesto, RPCGB (método de perturbación aleatoria del método del gradiente condicional con algoritmo de bisección), calcula una dirección de búsqueda mediante el gradiente condicional, y una búsqueda óptima de línea se encuentra mediante un algoritmo de bisección, lo que resulta en una disminución de la función de coste. El método RPCGB está diseñado para garantizar la convergencia global del algoritmo. Se presenta una implementación y prueba del método, con resultados numéricos de problemas a gran escala que demuestran su eficiencia.