A descent family of hybrid conjugate gradient methods with global convergence property for nonconvex functions
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
In this paper, we present a new hybrid conjugate gradient method for unconstrained optimization that possesses sufficient descent property independent of any line search. In our method, a convex combination of the Hestenes-Stiefel (HS) and the Fletcher-Reeves (FR) methods, is used as the conjugate parameter and the hybridization parameter is determined by minimizing the distance between the hybrid conjugate gradient direction and direction of the three-term HS method proposed by M. Li (emph{A family of three-term nonlinear conjugate gradient methods close to the memoryless BFGS method,} Optim. Lett. textbf{12} (8) (2018) 1911--1927). Under some standard assumptions, the global convergence property on general functions is established. Numerical results on some test problems in the CUTEst library illustrate the efficiency and robustness of our proposed method in practice.
Keywords:
Language:
English
Published:
Journal of Mathematical Modeling, Volume:10 Issue: 3, Summer 2022
Pages:
487 to 498
https://magiran.com/p2492381
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!