TY - JOUR A2 - Ogryczak, Wlodzimierz AU - Baluch, Bakhtawar AU - Salleh, Zabidin AU - Alhawarat，本文介绍了一种改进的三项Hestenes-Stiefel (HS)共轭梯度法。原始的HS法是最早的共轭梯度法。虽然HS方法使用精确线搜索实现全局收敛，但在不精确线搜索的情况下不能保证这一点。此外，HS方法通常不满足下降性质。我们改进的三项共轭梯度法在线性搜索类型中具有充分的下降性，并且在非精确Wolfe-Powell线性搜索中保证全局收敛。利用75个标准测试函数对改进的三项HS法的数值效率进行了检验。已知三项共轭梯度法比两项共轭梯度法在数值上更有效。重要的是，本文量化了三个期限的业绩比两个期限的业绩好多少。因此，在数值结果中，我们将我们的新修正与一个有效的两项共轭梯度法进行了比较。 We also compare our modification with a state-of-the-art three-term HS method. Finally, we conclude that our proposed modification is globally convergent and numerically efficient. SN - 2356-752X UR - https://doi.org/10.1155/2018/5057096 DO - 10.1155/2018/5057096 JF - Journal of Optimization PB - Hindawi KW - ER -