Abstract

الملخص

تم اقتراح عائلة جديدة من خوارزميات التدرج المترافق في الامثلية غير المقيدة ذات القياس العالي التي تستخدم القياس الطيفي لخطوط البحث والتي هي توسيع للخوارزمية الطيفية المقترحة من قبل Raydan [14] .
تم تطوير العائلة بوسيلتين أحداهما باستخدام خط بحث Barzilai والآخرى باستخدام في كل خطوة تكرارية مع استخدام شرط Wolfe في الحالتين.
تم مقارنة أحدى عشرة دالة لاخطية بإبعاد مختلفة باستخدام العائلة الجديدة مقارنة مع الخوارزمية القياسية لــ FR مع الحصول على نتائج عددية ذات كفاءة عالية.

ABSTRACT
A new family of CG –algorithms for large-scale unconstrained optimization is introduced in this paper using the spectral scaling for the search directions, which is a generalization of the spectral gradient method proposed by Raydan [14].
Two modifications of the method are presented, one using Barzilai line search, and the others take at each iteration (where is step- size). In both cases tested for the Wolfe conditions, eleven test problems with different dimensions are used to compare these algorithms against the well-known Fletcher –Revees CG-method, with obtaining a robust numerical results.

249 Total full text downloads since the date of addition