Résumé

Dans cette thèse, qui vise à accélérer la convergence des méthodes classiques de gradient conjugué, nous avons proposé trois algorithmes qui fonctionnent sur ce principe, où nous nous sommes spécifiquement appuyés sur une célèbre technique d'accélération qui est l'hybridation de deux algorithmes, par combinaison convexe de leurs coefficients qui déterminent les différentes méthodes de gradient conjugué standard.
Après avoir prouvé la convergence des algorithmes proposés, en utilisant des fonctions expérimentales, nous avons montré à travers des expériences numériques que ces algorithmes sont plus efficaces et performants que les algorithmes combinés.



Mots clés: Optimisation sans contrainte, Méthode du gradient conjugué, Combinaison convexe, Convergence globale.

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Item Type:	Thesis
Divisions:	» Laboratoire d’Informatique et Mathématiques
ePrint ID:	2615
Date Deposited:	2021-06-28
Further Information:	Google Scholar
URI:	https://www.univ-soukahras.dz/fr/publication/article/2615

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