Büyük ölçekli kısıtsız optimizasyon problemlerinin çözümü için yeni bir eşlenik gradyan algoritması ve uygulamaları

Büyük ölçekli lineer olmayan optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan başlıca algoritmalardan biri de eşlenik gradyan algoritmalardır. Bunun nedeni algoritmaların adımları hesaplanırken ikinci dereceden türevlerin hesaplanmasına gerek olmaması, düşük depolama, hızlı sonuç verme ve global yakınsama gibi uygun özelliklerinin var olmasıdır. Eşlenik gradyan algoritmasının kullanıldığı alanlar; endüstri, mühendislik optimizasyon problemleri, sinir ağı eğitimi ve görüntü restorasyonu gibi alanlardır. Bu tezde yeni bir eşlenik gradyan algoritması tanımlanmış, bu algoritmanın Armijo ve Wolfe çizgi arama teknikleri ile birlikte minimizasyon probleminin çözümüne kuvvetli yakınsak olduğu ve yeterli iniş özelliğini sağladığı gösterilmiştir. Son olarak algoritmanın performans profil karşılaştırılması yapılmış ve görüntü iyileştirme problemine uygulaması verilmiştir.