Published January 1, 2021 | Version v1
Publication Open

A Spectral RMIL+ Conjugate Gradient Method for Unconstrained Optimization With Applications in Portfolio Selection and Motion Control

Creators

  • 1. King Mongkut's University of Technology Thonburi
  • 2. Gombe State University
  • 3. Sultan Zainal Abidin University
  • 4. University of Indonesia
  • 5. Universiti Malaysia Perlis
  • 6. China Medical University Hospital
  • 7. China Medical University
  • 8. King Mongkut's University of Technology North Bangkok

Description

The Spectral conjugate gradient (SCG) methods are among the efficient variants of CG algorithms which are obtained by combining the spectral gradient parameter and CG parameter. The success of SCG methods relies on effective choices of the step-size α k and the search direction d k . This paper presents an SCG method for unconstrained optimization models. The search directions generated by the new method possess sufficient descent property without the restart condition and independent of the line search procedure used. The global convergence of the new method is proved under the weak Wolfe line search. Preliminary numerical results are presented which show that the method is efficient and promising, particularly for large-scale problems. Also, the method was applied to solve the robotic motion control problem and portfolio selection problem.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تعد طرق التدرج المتقارن الطيفي (SCG) من بين المتغيرات الفعالة لخوارزميات CG التي يتم الحصول عليها من خلال الجمع بين معلمة التدرج الطيفي ومعلمة CG. يعتمد نجاح طرق SCG على الخيارات الفعالة لحجم الخطوة α k واتجاه البحث d k. تقدم هذه الورقة طريقة SCG لنماذج التحسين غير المقيدة. تمتلك اتجاهات البحث التي تم إنشاؤها بواسطة الطريقة الجديدة خاصية نزول كافية دون شرط إعادة التشغيل ومستقلة عن إجراء البحث عن الخط المستخدم. تم إثبات التقارب العالمي للطريقة الجديدة تحت البحث الضعيف عن خط وولف. يتم تقديم النتائج العددية الأولية التي تظهر أن الطريقة فعالة وواعدة، خاصة بالنسبة للمشاكل واسعة النطاق. كما تم تطبيق الطريقة لحل مشكلة التحكم الآلي في الحركة ومشكلة اختيار المحفظة.

Translated Description (French)

Les méthodes du gradient spectral conjugué (SCG) sont parmi les variantes efficaces des algorithmes CG qui sont obtenues en combinant le paramètre du gradient spectral et le paramètre CG. Le succès des méthodes SCG repose sur des choix efficaces de la taille de pas α k et de la direction de recherche d k. Cet article présente une méthode SCG pour les modèles d'optimisation sans contrainte. Les directions de recherche générées par le nouveau procédé possèdent une propriété de descente suffisante sans la condition de redémarrage et indépendante de la procédure de recherche de ligne utilisée. La convergence globale de la nouvelle méthode est prouvée sous la recherche de la ligne de Wolfe faible. Des résultats numériques préliminaires sont présentés qui montrent que la méthode est efficace et prometteuse, en particulier pour les problèmes à grande échelle. En outre, la méthode a été appliquée pour résoudre le problème de contrôle de mouvement robotisé et le problème de sélection de portefeuille.

Translated Description (Spanish)

Los métodos de gradiente conjugado espectral (SCG) se encuentran entre las variantes eficientes de los algoritmos CG que se obtienen combinando el parámetro de gradiente espectral y el parámetro CG. El éxito de los métodos SCG se basa en elecciones efectivas del tamaño de paso α k y la dirección de búsqueda d k. Este documento presenta un método SCG para modelos de optimización sin restricciones. Las direcciones de búsqueda generadas por el nuevo método poseen suficiente propiedad de descenso sin la condición de reinicio e independientemente del procedimiento de búsqueda de línea utilizado. La convergencia global del nuevo método se demuestra bajo la búsqueda de línea de Wolfe débil. Se presentan resultados numéricos preliminares que muestran que el método es eficiente y prometedor, particularmente para problemas a gran escala. Además, el método se aplicó para resolver el problema de control de movimiento robótico y el problema de selección de cartera.

Files

09433541.pdf.pdf

Files (245 Bytes)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:98f027e8091a9af6582820ea6d07ebd6
245 Bytes
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
طريقة التدرج الطيفيRMIL + المترافق للتحسين غير المقيد مع التطبيقات في اختيار المحفظة والتحكم في الحركة
Translated title (French)
Une méthode spectrale de gradient conjugué RMIL+ pour une optimisation sans contrainte avec des applications dans la sélection de portefeuille et le contrôle de mouvement
Translated title (Spanish)
Un método de gradiente conjugado RMIL + espectral para la optimización sin restricciones con aplicaciones en selección de cartera y control de movimiento

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3161333715
DOI
10.1109/access.2021.3081570

Is supplement to
https://openalex.org/W3080334989 (Other)
https://openalex.org/W2765975954 (Other)
https://openalex.org/W2740262376 (Other)
https://openalex.org/W2384571804 (Other)
https://openalex.org/W2371381925 (Other)
https://openalex.org/W2369191856 (Other)
https://openalex.org/W2356977358 (Other)
https://openalex.org/W2355738879 (Other)
https://openalex.org/W2350706414 (Other)
https://openalex.org/W2207919472 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Malaysia

References

  • https://openalex.org/W1973734200
  • https://openalex.org/W1978621794
  • https://openalex.org/W1986579476
  • https://openalex.org/W1995409333
  • https://openalex.org/W1999855318
  • https://openalex.org/W2012341322
  • https://openalex.org/W2014851363
  • https://openalex.org/W2022772618
  • https://openalex.org/W2026383778
  • https://openalex.org/W2056315187
  • https://openalex.org/W2058309945
  • https://openalex.org/W2059012394
  • https://openalex.org/W2062157166
  • https://openalex.org/W2066743741
  • https://openalex.org/W2085694061
  • https://openalex.org/W2086108341
  • https://openalex.org/W2091549324
  • https://openalex.org/W2119401655
  • https://openalex.org/W2149454052
  • https://openalex.org/W2158894942
  • https://openalex.org/W2228488727
  • https://openalex.org/W2230977749
  • https://openalex.org/W2316564661
  • https://openalex.org/W2363674510
  • https://openalex.org/W2479825108
  • https://openalex.org/W2502655619
  • https://openalex.org/W2525840487
  • https://openalex.org/W2527593140
  • https://openalex.org/W2811430012
  • https://openalex.org/W2888123880
  • https://openalex.org/W2898257018
  • https://openalex.org/W2932390073
  • https://openalex.org/W2978666350
  • https://openalex.org/W3000802531
  • https://openalex.org/W3007534043
  • https://openalex.org/W3037829719
  • https://openalex.org/W3112368155
  • https://openalex.org/W3121053109
  • https://openalex.org/W3134771994
  • https://openalex.org/W3146596779
  • https://openalex.org/W4236670843
  • https://openalex.org/W4242723076
  • https://openalex.org/W89654658