Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userNew Hybrid Conjugate Gradient Method with Global Convergence Properties for Unconstrained Optimization
طريقة هجينة جديدة لطرق التدرج المترافق لحل الامثلية الغير مقيدة
2090
0 49
0.0
(
0
)
Created by
محمد حموده
Ask ChatGPT about the research
إن خوارزميات التدرج المترافق هامة لحل مسائل الأمثليات غـير المقيدة، لذلك نقدم في هذا البحث خوارزمية هجينة لتدرج مترافق تعتمد عمى تحسين معامل الترافق الذي يحقق شرط الانحدار الكافي والتقارب الشامل
Nonlinear conjugate gradient (CG) method holds an important role in solving large-scale unconstrained optimization problems. In this paper, we suggest a new modification of CG coefficient �� that satisfies sufficient descent condition and possesses global convergence property under strong Wolfe line search. The numerical results show that our new method is more efficient compared with other CG formulas tested.
Artificial intelligence review:
Research summary
تقدم هذه الورقة طريقة جديدة للتدرج المترافق (CG) لحل مشاكل التحسين غير المقيدة على نطاق واسع. يقترح المؤلفون تعديلًا جديدًا لمعامل CG β الذي يحقق شرط الهبوط الكافي ويمتلك خاصية التقارب العالمي تحت بحث خط وولف القوي. تظهر النتائج العددية أن الطريقة الجديدة أكثر كفاءة مقارنةً بالطرق الأخرى المختبرة. تتضمن الورقة تحليلًا نظريًا لخاصية التقارب العالمي والشرط الكافي للهبوط، بالإضافة إلى نتائج تجريبية تُظهر أداء الطريقة المقترحة مقارنةً بطرق CG التقليدية مثل FR وPRP وWYL وDPRP. يتم اختبار الطريقة على مجموعة متنوعة من دوال الاختبار بأبعاد مختلفة، وتظهر النتائج أن الطريقة الجديدة تحقق أداءً ممتازًا من حيث عدد التكرارات والوقت المستغرق على وحدة المعالجة المركزية.
Critical review
دراسة نقدية: تقدم الورقة إسهامًا مهمًا في مجال تحسين التدرج المترافق، ولكن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، كان من الممكن تقديم مزيد من التفاصيل حول كيفية اختيار المعاملات الأولية وتأثيرها على الأداء. ثانيًا، على الرغم من أن النتائج التجريبية مشجعة، فإن الاختبارات قد تكون محدودة في نطاقها وتحتاج إلى تطبيقات أكثر تنوعًا للتحقق من فعالية الطريقة في سياقات مختلفة. أخيرًا، كان من الممكن تقديم مقارنة أكثر تفصيلًا مع طرق تحسين أخرى غير التدرج المترافق لتقديم صورة شاملة عن أداء الطريقة الجديدة.
Questions related to the research
-
ما هو الهدف الرئيسي من هذه الورقة؟
الهدف الرئيسي هو تقديم طريقة جديدة للتدرج المترافق لحل مشاكل التحسين غير المقيدة مع تحقيق شرط الهبوط الكافي وخاصية التقارب العالمي.
-
ما هي الخاصية الجديدة التي يقترحها المؤلفون في معامل β؟
يقترح المؤلفون تعديلًا جديدًا لمعامل β يحقق شرط الهبوط الكافي ويمتلك خاصية التقارب العالمي تحت بحث خط وولف القوي.
-
كيف تم تقييم أداء الطريقة الجديدة؟
تم تقييم الأداء من خلال اختبارات عددية على مجموعة متنوعة من دوال الاختبار بأبعاد مختلفة، وتمت مقارنة النتائج مع طرق التدرج المترافق التقليدية.
-
ما هي النتائج الرئيسية التي توصلت إليها الورقة؟
النتائج الرئيسية تشير إلى أن الطريقة الجديدة أكثر كفاءة من الطرق التقليدية من حيث عدد التكرارات والوقت المستغرق على وحدة المعالجة المركزية.
References used
Dai, Y.-H., and Yuan, Y. (1999). A nonlinear conjugate gradient method with a strong global convergence property. SIAM Journal on optimization, 10(1), 177-182.
Dai, Z., and Wen, F. (2012). Another improved Wei–Yao–Liu nonlinear conjugate gradient method with sufficient descent property. Applied Mathematics and Computation, 218(14), 7421-7430.
Dolan, E. D., and Moré, J. J. (2002). Benchmarking optimization software with performance profiles. Mathematical programming, 91(2), 201-213
Hamoda, M., Mamat, M., Rivaie, M., and Salleh, Z. (2016). A Conjugate Gradient Method with Strong Wolfe-Powell Line Search for Unconstrained Optimization. Applied Mathematical Sciences, 10(15), 721-734.
rate research
Read More
Conjugate gradient algorithms are important for solving unconstrained optimization
problems, so that we present in this paper conjugate gradient algorithm depending on
improving conjugate coefficient achieving sufficient descent condition and globa
l
convergence by doing hybrid between the two conjugate coefficients [1] and
[2]. Numerical results show the efficiency of the suggested algorithm after its
application on several standard problems and comparing it with other conjugate gradient
algorithms according to number of iterations, function value and norm of gradient vector.
Multi-objective evolutionary algorithms are used in a wide range
of fields to solve the issues of optimization, which require several
conflicting objectives to be considered together. Basic evolutionary
algorithm algorithms have several drawbacks,
such as lack of a
good criterion for termination, and lack of evidence of good
convergence. A multi-objective hybrid evolutionary algorithm is
often used to overcome these defects.
optimization
الأمثلة
الأمثلة متعددة الأهداف
الخوارزميات التطورية
الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف
الخوارزميات التطورية عديدة الأهداف
(Multi-Objective Optimization (MO
Evolutionary Algorithms
(Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs
(Many-Objective Evolutionary Algorithms (MaOEAs
المزيد..
we constructed a continuation predictor- corrector algorithm that
solves constrained optimization problems. Smooth penalty functions combined
with numerical continuation, along with the use of the expanded Lagrangian
system, were essential compone
nts of the algorithm. An improvement of this
algorithm was published, which dealt with the linear algebra in the
corrector part of the algorithm.
In this paper we offer a new interactive method for solving Multiobjective linear
programming problems. This method depends on forming the model for reducing the
relative deviations of objective functions from their ideal standard, and dealing with
the
unsatisfying deviations of objective functions by reacting with decision maker.
The results obtained from using this method were compared with many interactive
methods as (STEM Method[6] – Improvement STEM Method[7] – Matejas-peric
Method[8]). Numerical results indicate that the efficiency of purposed method comparing
with the obtained results by using that methods at initial solution point and the other
interactive points with decision maker.
The majority of recent digital signature algorithms depend, in their
structure, on complicated mathematical concepts that require a long
time and a significant computational effort to be executed. As a
trial to reduce these problems, some researchers have proposed
digital signature algorithms which depend on simple arithmetic
functions and operations that are executed quickly, but that was at
the expense of the security of algorithms.
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
