Gradient conjugué ,étude unifiée

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Les méthodes du gradient conjugué sont très importantes pour la résolutiondes problèmes d.optimisation non linéaire, en particulier pour les problèmesde grande taille. Cependant, contrairement aux méthodes quasi-Newton. Lesméthodes du gradient conjugué sont généralement analysées individuellement.Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle famille à deux paramètres desméthodes du gradient conjugué pour l.optimisation sans contraintes. La familleà deux paramètres comprend non seulement les trois méthodes du gradient con-jugué non linéaire déjà existantes, mais aussi une autre famille des méthodes dugradient conjugué comme sous-famille. La famille à deux paramètres des méth-odes du gradient conjugué avec la recherche linéaire de Wolfe est indiquée pourassurer la propriété de descente à chaque itération. Certains résultats générauxde convergence globale sont également établis pour la famille à deux paramètresdes méthodes du gradient conjugué. Les résultats numériques montrent quecette méthode est e¢ cace pour les problèmes d.essais donnés. En outre, lesméthodes liées à cette famille dont les méthodes hybrides sont largement dis-cutées.