Photo Photo Photo Photo Photo Photo

Print
E-mail
Mathematics: A Modified Hestenes-Stiefel Conjugate Gradient Method and its Global convergence for unconstrained optimization

 

A Modified Hestenes-Stiefel Conjugate Gradient Method and its Global convergence for unconstrained optimization

Ghada M. Al-Naemi*

Department of Mathematics, College of Computers Science and Mathematics, University of Mosul, Mosul, Iraq

Abstract

         In this paper, we proposed a modified Hestenes-Stiefel (HS) conjugate gradient method. This achieves a high order accuracy in approximating the second order curvature information of the objective function by utilizing the modified secant condition which is proposed by Babaie-Kafaki [1], also we derive a non-quadratic conjugate gradient model. The important property of the suggestion method that is satisfy the descent property and global convergence independent of the accuracy of the line search. In addition, we prove the global convergence under some suitable conditions, and we reported the numerical results under these conditions.

تطوير طريقة Hestenes-Stiefel للتدرج المترافق وتقاربها الشمولي في الأمثلية غير المقيدة

غادة مؤيد ألنعيمي*

قسم الرياضيات, كلية علوم الحاسوب والرياضيات, جامعة الموصل, الموصل, العراق.

الخلاصـة:

       في هذا البحث, تم اقتراح تطوير لطريقة (Hestenes-Stiefel (HS للتدرج المترافق. وللحصول على تقريب عالي ودقيق لدالة الهدف,ثم استخدام تطوير شرط القاطع الذي اقترح من قبل مجموعة من الباحثين في بحث قدم من قبل (Babaie-Kafaki [1]), وكذلك في هذا البحث تم اشتقاق نموذج غير تربيعي للتدرج المترافق. الخاصية المهمة للطريقة المقترحة أنها تحقق الانحدار والتقارب المطلق بغض النظر عن أي نوع من أنواع خط البحث. بالإضافة إلى ذلك تم برهان تقاربها المطلق تحت بعض الشروط المناسبة, لقد تم الحصول على النتائج العددية باستخدام هذه الشروط.



alt

 

S5 Box

Login



Register

*
*
*
*
*

Fields marked with an asterisk (*) are required.