Resumen

El método LS es uno de los métodos de gradiente conjugado más eficaces para resolver problemas de optimización sin restricciones. El artículo presenta un método LS modificado sobre la base del famoso método LS y demuestra la fuerte convergencia global para las funciones uniformemente convexas y la convergencia global para funciones generales bajo la fuerte búsqueda de la línea de Wolfe. Los experimentos numéricos muestran que el método LS modificado es muy eficaz en la práctica.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:método ls, métodos eficaces de gradiente conjugado, búsqueda de línea de wolfe fuerte, famoso método ls, convergencia global fuerte, problemas de optimización sin restricciones, funciones uniformemente convexas, funciones generales, convergencia global, experimentos numéricos
• Keywords:ls method, effective conjugate gradient methods, strong wolfe line search, famous ls method, strong global convergence, unconstrained optimization problems, uniformly convex functions, general functions, global convergence, numerical experiments