LíEPSILON STEEPEST DESCENT ALGORITHME ASSOCIE A LA RECHERCHE LINEAIRE INEXACTE DE WOLFE
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Date
2014
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Abstract
On considËre le problËme díoptimisation sans contraintes suivant :
(P) min ff(x) : x 2 R
n
g :
o˘ f : Rn ! R est continument di§Èrentiable.
On dÈÖnit dans ce travail un nouveau algorithme qui accÈlËre la convergence de la mÈthode du
gradient. On Ètudie la convergence globale du nouveau algorithme quíon a nommÈ Wolfe epsilon steepest
descent algorithme, en utilisant la recherche linÈaire inÈxacte de Wolfe ([35],[36]). Dans [16] et [33],
Benzine, Djeghaba et Rahali ont ÈtudiÈ le mÍme problËme en utilisant une recherche linÈaire exacte ou
une recherche linÈaire inÈxacte díArmijo. On a aussi e§ectuÈ 700 tests numÈriques et nous avons montrÈ
que le nouveau algorithme est plus pÈrformant que les deux autres dÈj‡ ÈtudiÈs i.e. líepsilon steepest
algorithme avec des recherches linÈaires exactes ou díArmijo.