Modification of Three-Term Conjugate Gradient Method for Solving Unconstrained Optimization and Image Restoration Problems
Автор: Younus Najm Huda, Shawkat Taher Mardeen, Muhiadeen Asmaa Abdulrahman
Рубрика: Программирование
Статья в выпуске: 2 т.18, 2025 года.
Бесплатный доступ
Nonlinear conjugate gradient algorithm is highly effective for optimization due to its low storage requirements and simple structure properties. Expanding on the Barzilai and Borwein conjugate gradient method, we propose a three-term conjugate gradient method with a restart procedure for unconstrained optimization. This method ensures global convergence under standard assumptions and employs a standard Wolfe line search. To evaluate its performance, we carry out comprehensive numerical experiments for large scales to address challenges in unconstrained optimization and image restoration. The numerical results prove that the new method is more effective compared to other classical methods.
Unconstrained optimization, line search, three-term conjugate gradient method, global convergence, image restoration
Короткий адрес: https://sciup.org/147250687
IDR: 147250687 | УДК: 519.6+517.972 | DOI: 10.14529/mmp250208
Модификация метода трехстороннего сопряженного градиента для решения задач безограниченной оптимизации и восстановления изображений
Нелинейный алгоритм сопряженного градиента очень эффективен для оптимизации благодаря своим низким требованиям к памяти и простым структурным свойствам. Расширяя метод сопряженных градиентов Барзилая и Борвейна, мы предлагаем метод сопряженных градиентов с тремя членами и процедурой перезапуска для безусловной оптимизации. Этот метод обеспечивает глобальную сходимость при стандартных предположениях и использует стандартный линейный поиск Вульфа. Чтобы оценить его производительность, мы проводим комплексные численные эксперименты для больших масштабов, чтобы решить проблемы безусловной оптимизации и восстановления изображений. Численные результаты доказывают, что новый метод более эффективен по сравнению с другими классическими методами.
