An overview on conjugate gradient methods for optimization, extensions and applications
Fecha
2021-11-30Autor(es)
Aguilar Mendoza, Hans Steven
Papa Quiroz, Erik Alex
Cano Lengua, Miguel Angel
Metadatos
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This paper aims to identify the current state of the art of the latest research related to Conjugate Gradient (CG) methods for unconstrained optimization through a systematic literature review according to the methodology proposed by Kitchenham and Charter, to answer the following research questions: Q1: In what research areas are the conjugate gradient method used? Q2: Can Dai-Yuan conjugate gradient algorithm be effectively applied in portfolio selection? Q3: Have conjugate gradient methods been used to develop large-scale numerical results? Q4: What conjugate gradient methods have been used to minimize quasiconvex or nonconvex functions? We obtain useful results to extend the applications of the CG methods, develop efficient algorithms, and continue studying theoretical convergence results.
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Cita bibliográfica
Aguilar, H., Papa, E., & Cano, M. (2021). An overview on conjugate gradient methods for optimization, extensions and applications. Proceedings of the 2021 IEEE Engineering International Research Conference, EIRCON 2021. https://doi.org/10.1109/EIRCON52903.2021.9613264
Nota
El texto completo de este trabajo no está disponible en el Repositorio Académico UPN por restricciones de la casa editorial donde ha sido publicado.
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