Resumen

Desarrollamos un método de descenso suficiente para resolver problemas de optimización sin restricciones a gran escala. En cada iteración, la dirección de búsqueda es una combinación lineal del gradiente en el paso actual y en los anteriores. Una propiedad atractiva de este método es que las direcciones generadas son siempre descendentes. Bajo algunas condiciones apropiadas, demostramos que el método propuesto converge globalmente. Se presentan experimentos numéricos sobre algunos problemas de minimización sin restricciones de la biblioteca CUTEr, que ilustran que el método propuesto es prometedor.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:método, método de descenso suficiente, problemas de minimización sin restricciones, problemas de optimización sin restricciones, biblioteca cuter, experimentos numéricos, condiciones apropiadas, propiedad atractiva, combinación lineal, pasos previos
• Keywords:method, sufficient descent method, unconstrained minimization problems, unconstrained optimization problems, cuter library, numerical experiments, appropriate conditions, attractive property, linear combination, previous steps