Resumen

Este documento investiga una forma general de métodos de gradiente conjugado con descenso garantizado que satisface la condición de descenso y que es fuertemente convergente siempre que se cumpla la búsqueda de línea débil de Wolfe. Además, presentamos varios métodos específicos de gradiente conjugado con descenso garantizado y damos sus resultados numéricos para la optimización sin restricciones a gran escala.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Investiga; Descenso garantizado; Métodos de gradiente conjugado; Convergencia; Búsqueda de línea de Wolfe; Optimización
• Keywords:Investigates; Guaranteed descent; Conjugate gradient methods; Convergence; Wolfe line search; Optimization