Resumen

Se propone un método de gradiente conjugado no lineal PRP modificado para resolver problemas de optimización sin restricciones. La propiedad importante del método propuesto es que la propiedad de descenso suficiente está garantizada independientemente de cualquier búsqueda lineal. Mediante el uso de la búsqueda lineal de Wolfe, se establece la convergencia global del método propuesto para la minimización no convexa. Los resultados numéricos muestran que el método propuesto es eficaz y prometedor en comparación con los métodos VPRP, CG-DESCENT y DL.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:método, método de gradiente conjugado no lineal, búsqueda lineal de wolfe, propiedad de descenso suficiente, problemas de optimización sin restricciones, métodos dl, resultados numéricos, convergencia global, propiedad importante, búsqueda lineal
• Keywords:method, nonlinear conjugate gradient method, wolfe line search, sufficient descent property, unconstrained optimization problems, dl+ methods, numerical results, global convergence, important property, line search