An efficient line search algorithm for large scale optimization
Joint Authors
al-Bayati, Abbas Y.
Latif, Ivan S.
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 7, Issue 1 (30 Apr. 2010), pp.35-49, 15 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2010-04-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
15
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
في هذا البحث تم استحداث خوارزمية جديدة في التدرج المترافق في الأمثلية ذات القياس العالي خط البحث للخوارزمية الجديدة يمكن الحصول عليه بتقريب مبسط لمصفوفة هسي لحل المسائل غير الخطية في الأمثلية غير المقيدة.
الخوارزمية الجديدة تتناول ترتيب جديد لمصفوفة هسي.
الفكرة الأساسية تعتمد على قيمة الدالة و مشتقاتها في نقطتين ناجحتين (ذكيتين) على طول خطوط البحث.
إحدى هاتين النقطتين تستخدم صيغة Biggs لإيجاد الخطوات الخوارزمية الجديدة التي تعتبر ضمن خوارزميات التدرج المترافق في حل المسائل غير المقيدة.
الخوارزمية الجديدة تمتلك خاصية التقارب فوق الخطي و قد أثبتت النتائج العددية كفاءة الخوارزمية الجديدة و حاجتها إلى وقت أقل و سرعتها أكبر في حل المسائل غير المقيدة و لأبعاد مختلفة.
Abstract EN
In this work we present a new algorithm of gradient descent type, in which the stepsize is computed by means of simple approximation of the Hessian Matrix to solve nonlinear unconstrained optimization function.
The new proposed algorithm considers a new approximation of the Hessian based on the function values and its gradients in two successive points along the iterations one of them use Biggs modified formula to locate the new points.
The corresponding algorithm belongs to the same class of superlinear convergent descent algorithms and it has been newly programmed to obtain the numerical results for a selected class of nonlinear test functions with various dimensions.
Numerical experiments show that the new choice of the step-length required less computation work and greatly speeded up the convergence of the gradient algorithm especially, for large scaled unconstrained optimization problems.
American Psychological Association (APA)
al-Bayati, Abbas Y.& Latif, Ivan S.. 2010. An efficient line search algorithm for large scale optimization. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 7, no. 1, pp.35-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-253666
Modern Language Association (MLA)
al-Bayati, Abbas Y.& Latif, Ivan S.. An efficient line search algorithm for large scale optimization. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 7, no. 1 (2010), pp.35-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-253666
American Medical Association (AMA)
al-Bayati, Abbas Y.& Latif, Ivan S.. An efficient line search algorithm for large scale optimization. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2010. Vol. 7, no. 1, pp.35-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-253666
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendix : p. 45-47
Record ID
BIM-253666