UNE NOUVELLE MÈTHODE D’HYBRIDATION DU GRADIENT CONJUGUÈ

Abstract

In this memory, we propose a new hybrid conjugate gradient method for unconstrained optimization methods to solve large problems. This method is a combination of two existing nonlinear conjugate gradient methods (the LS method and the HZ method), which produces a direction of descent at each iteration and converges globally with the strong Wolfe conditions. Numerical experiments are performed to test the efficiency of the new method, which confirms the power of this method. --------------------------------------------------------------------------- طرق التدرج السلمي مهمة جدا من اجل حل المسائل امثلة غير خطية، خاصة المسائل ذات الابعاد الكبيرة. في هذه المذكرة نقترح عائلة جديدة هجينة بين طريقتين و هما HZوLS . اذن انها تحافظ على نتائج البحث الخطي لوولف تحافظ على خصائص النزول و بعض نتائج التقارب المطلق لهذه الطريقة مستقرة و مضمونة. تظهر النتائج العددية ان هذه الطريقة فعالة بالنسبة للمسائل المختبرة. بالاضافة لذلك الطرق الهجينة المرتبطة بهذه العائلة تمت مناقشتها على نطاق واسع. --------------------------------------------------------------------------- On propose dans ce mémoire une nouvelle méthode hybride du gradient conjugué pour les méthodes d'optimisation sans contraintess pour résoudre les problèmes de grande taille. Cette méthode est une combinaison de deux méthodes du gradient conjugué non linéaires déja existantes (la méthode de LS et la méthode HZ), ce qui produit une direction de descente à chaque itération et converge globalement avec les conditions de Wolfe forte. Les expériences numériques sont effectués pour tester l'efficacité de la nouvelle méthode, ce qui confirme la puissance de cette méthode.