En este documento, estudiamos un enfoque híbrido s recientemente establecido para generar métodos de descenso de gradiente para resolver tareas de optimización. Presentamos una variante híbrida s del método de doble dirección acelerado. Los resultados obtenidos basados en el análisis de convergencia confirman la consistencia de primer orden del método recién definido en un conjunto de funciones cuadráticas estrictamente convexas.