Resumen

Se presenta un método de gradiente conjugado PRP espectral modificado para resolver problemas de optimización sin restricciones. Se demuestra que la dirección de búsqueda construida es una dirección de descenso suficiente de la función objetivo. Con una búsqueda en línea tipo Armijo para determinar la longitud del paso, se desarrolla un nuevo algoritmo de gradiente conjugado PRP espectral. Bajo algunas condiciones moderadas, se establece la teoría de convergencia global. Los resultados numéricos demuestran que este algoritmo es prometedor, en particular, en comparación con los existentes similares.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Espectral; PRP; Método del gradiente conjugado; Problemas de optimización; Dirección de descenso; Convergencia global
• Keywords:Spectral; PRP; Conjugate gradient method; Optimization problems; Descent direction; Global convergence