Resumen

Este artículo considera fórmulas modificadas para la técnica estándar de gradiente conjugado (CG) propuesta por Li y Fukushima. Se planea un nuevo parámetro escalar para esta técnica de CG de optimización sin restricciones. La condición de descenso y la propiedad de convergencia global se establecen a continuación utilizando las condiciones fuertes de Wolfe. Nuestros experimentos numéricos muestran que los nuevos algoritmos propuestos son más estables y económicos en comparación con algunos métodos estándar de CG bien conocidos.

• Materias:Transferencia de calor Colectores Estimaciones de Integrales Diferencias finitas Presión barométrica
• Subjects:Heat transfer Manifolds Integral Estimates Finite Differences Barometric pressure
• Palabras claves:Método del gradiente conjugado; Técnica; Parámetro escalar; Optimización sin restricciones; Condición de descenso; Propiedad de convergencia global
• Keywords:Conjugate gradient; Technique; Scalar parameter; Unconstrained optimization; Descent condition; Global convergent property