Resumen

El método de gradiente conjugado (CG) se utiliza para encontrar la solución óptima de problemas de optimización no restringidos a gran escala. Basado en su algoritmo simple, bajo requisito de memoria y rapidez para obtener la solución, este método es ampliamente utilizado en muchos campos, como la ingeniería, la informática y la medicina. En este artículo, modificamos el método CG para lograr la convergencia global con diversas búsquedas de línea. Además, cumple con la condición de descenso suficiente sin necesidad de ninguna búsqueda de línea. Los cálculos numéricos bajo la búsqueda de línea débil de Wolfe-Powell muestran que la eficiencia del nuevo método es superior a la de otros métodos convencionales.

• Materias:Convergencia Operadores Teorema de convergencia Sistemas de ecuaciones Teoría cualitativa
• Subjects:Convergence Operators Convergence Theorem Systems of equations Qualitative theory
• Palabras claves:Método del gradiente conjugado; Problemas de optimización; Algoritmo; Búsquedas de línea; Convergencia global; Eficiencia
• Keywords:Conjugate gradient; Optimization problems; Algorithm; Line searches; Global convergence; Efficiency