Все выпуски
- 2025 Том 35
- 2024 Том 34
- 2023 Том 33
- 2022 Том 32
- 2021 Том 31
- 2020 Том 30
- 2019 Том 29
- 2018 Том 28
- 2017 Том 27
- 2016 Том 26
- 2015 Том 25
- 2014
- 2013
- 2012
- 2011
- 2010
- 2009
- 2008
-
Хорошо известно, что методы сопряженного градиента полезны при решении масштабных задач нелинейной оптимизации без ограничений. В данной работе мы рассматриваем объединение лучших свойств двух методов сопряженного градиента. В частности, мы даем новый метод сопряженного градиента, основанный на гибридизации полезных методов DY (Dai-Yuan) и HZ (Hager-Zhang). Параметры гибрида выбираются таким образом, чтобы предложенный метод удовлетворял условиям сопряженности и достаточного спуска. Показано, что новый метод сохраняет свойство глобальной сходимости двух вышеупомянутых методов. Описаны численные результаты для набора стандартных тестовых задач. Показано, что в большинстве случаев эффективность предложенного метода выше, чем у DY и HZ.
Журнал индексируется в Web of Science (Emerging Sources Citation Index)
Журнал входит в базы данных zbMATH, MathSciNet
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science
Журнал входит в систему Российского индекса научного цитирования.
Журнал включен в перечень ВАК.
Электронная версия журнала на Общероссийском математическом портале Math-Net.Ru.