Enhancing Conjugate Gradient Method Through a Novel Investigation Parameter For Unconstrained Minimization.

تعزيز طريقة التدرج المترافق من خلال معلمة ترافق جديدة للتحسين غير المقيد.

تأتي خوارزميات التدرج المترافق في مجموعة واسعة من التطورات . تركز تقنية التدرج المترافق في المقام الأول على المعلمة الطيفية. باتباع الطريقة القياسية التي اقترحها هستن وستيفل، في هذه الدراسة، قدمنا طريقة جديدة لطرق التدرج الطيفي المترافق وحصلنا على اتجاه جديد لطريقة التدرج المترافق لحل مشاكل التحسين غير المقيدة، و التي تعتمد على دالة غير خطية باستخدام خط بحث غير مضبوط . قدم اتجاهًا جديدًا. و في صياغة محددة، لا يضمن هذا الاتجاه الجديد التقارب العالمي فحسب ، بل يضمن أيضًا مسارًا هبوطيا . توضح فيه تجاربنا العددية بشكل لا لبس فيه ، وانه عند مقارنتها بتقنيات (CG) القياسية ، اعتمادا على عدد الدوال (NOF) ، و عدد التكرارات (NOI) ، و الوقت (CUP) ، وتقيمها بستخدام ملف تعريف اداء Dolan - More. فان طريقتنا الجديدة تظهر باستمرار اداءا فائقا عبر مجموعة متنوعة من اختبارات الدوال غير المقيدة . كما تضمن التقارب تحت بعض الفرضيات باستخدام خط البحث و شرط ولف القوي. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Conjugate gradient algorithms come in a wide range of flavors. The conjugate gradient technique primarily concentrates on the spectral parameter. It follows the standard method proposed by Hastens and Stiefel, In this study, we have devised an innovative approach to spectral conjugate gradient methods we get a new direction conjugate gradient method to solve unconstrained optimization problems, which is based on non-linear function using an inexact line searching introduced a novel direction. In specific scenarios, this groundbreaking direction not only guarantees global convergence but also ensures a downward trajectory. Our numerical experiments unequivocally demonstrate that when compared to traditional CG techniques, depending on the number of functions (NOF), the number of iterations (NOI), and time (CPU), and evaluated using the Dolan-More performance profile, our novel method consistently exhibits superior performance across a diverse set of unconstrained function minimization test. and the convergence condition under some Hypotheses by using a strong -Wolfe line search. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Journal of Education & Science is the property of Republic of Iraq Ministry of Higher Education & Scientific Research (MOHESR) and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)