New Conjugate Gradient Method For Unconstrained Optimization
Résumé: In this paper, a new conjugate gradient method is pro- posed for large-scale unconstrained optimization. This method includes the already existing three practical nonlinear conjugate gradient meth- ods, which produces a descent search direction at every iteration and converges globally provided that the line search satis?es the Wolfe con- ditions. The numerical experiments are done to test the e?ciency of the new method, which con?rms the promising potentials of the new method.
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