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abstracto

Un método de gradiente de memoria bajo una nueva técnica de búsqueda de línea no monótona para optimización sin restricciones

Ke Su y Zixing Rong

En este artículo, combinamos un nuevo método de gradiente de memoria con una técnica de búsqueda de línea no monótona y obtenemos un nuevo algoritmo. que funcionan de manera eficiente tanto en resultados teóricos como numéricos, además, probamos la convergencia global del algoritmo en condiciones suaves, al final Nuestros resultados numéricos muestran que el método propuesto es eficiente para problemas de prueba estándar dados si elegimos un buen parámetro incluido en el método, además, hay algunas ventajas en teoría.