O método do gradiente conjugado de Hestenes e Stiefel modificado para otimização não-linear em alta dimensão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2022
Autor(a) principal:	Lucas Almeida Portela
Orientador(a):	Não Informado pela instituição
Banca de defesa:	Não Informado pela instituição
Tipo de documento:	Dissertação
Tipo de acesso:	Acesso aberto
Idioma:	por
Instituição de defesa:	Universidade Federal de Minas Gerais Brasil ICX - DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA Programa de Pós-Graduação em Matemática UFMG
Programa de Pós-Graduação:	Não Informado pela instituição
Departamento:	Não Informado pela instituição
País:	Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:	Otimização em alta dimensão Gradiente conjugado Gradiente conjugado de Hestenes-Stiefel modificado Matemática – Teses Otimização matemática – Teses Métodos do gradiente conjugado – Teses
Link de acesso:	http://hdl.handle.net/1843/68156
Resumo:	In this dissertation, we propose modifications in the Conjugate Gradient HS (Hestenes-Stiefel) method, naming it GC-HS*, for the purpose of making the method always well defined, regardless of the search line conditions that is being used, ensure that the sufficient descent condition is always attended and there is, under certain hypotheses, global convergence. Numerical results indicate that the proposed method is promising when compared to the methods: HS (Hestenes-Stiefel), PR (Polak-Ribière), DL (Dai-Liao) and GY (Gonglin Yuan).

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