L'epsilon steepest desent algorithme associe ala recherche lineaire inexacte de wolfe

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On considère le problème d'optimisation sans contraintes suivant: Min {f(x):x?R?}.Où f:R??R est continument différentiable. On définit dans ce travail un nouveau algorithme qui accélère la convergence de la méthode du gradient. On étudie la convergence globale du nouveau algorithme qu'on a nommé Wolfe epsilon steepestdescent algorithme, en utilisant la recherche linéaire inexacte de Wolfe ([35],[36]). Dans [16] et [33], Benzine, Djeghaba et Rahali ont étudié le même problème en utilisant une recherche linéaire exacte ou une recherche linéaire inexacte d'Armijo. On a aussi effectué 700 tests numériques et nous avons montré que le nouveau algorithme est plus performant que les deux autres déjà étudiés i.e. l'epsilon steepest algorithme avec des recherches linéaires exactes ou d'Armijo.