Etude sur les méthodes du gradient conjugué et quasi Newton en utilisant la recherche linéaire non monoton

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Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode hybride de gradient conjugué pour résoudre des problèmes d’optimisation de grande taille sans contraintes. Cette approche combine de manière convexe deux techniques non linéaires de gradient conjugué déjà existantes ; la méthode PRP (Polak-Ribière-Polyak) et la méthode RMIL+. En réunissant ces deux méthodes, nous obtenons une direction de descente chaque itération, ce qui assure une convergence globale sous les conditions de Wolfe fortes. Les tests numériques réalisés illustrent l’efficacité et la robustesse de la méthode de cette nouvelle approche.

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