تتناول هذه الورقة التحدي الحرج في تصميم طرق التدرج المترافق الفعالة والمرنة للاستخدام في تحسين غير المقيد واسع النطاق، حيث تعاني المتغيرات التقليدية للتدرج المترافق غالبًا من عدم كفاية خصائص الانحدار وفشل التقارب بدون عمليات بحث خطية مقيدة. نقدم نوعين جديدين من متغيرات التدرج المترافق من نوع داي-لياو، BH و BI، مستمدين من تقريب وظيفي يتضمن تقليل الهدف ومعلومات الانحناء ضمن إطار اقتران داي-لياو. تشمل الميزات المهمة للطُرق المقترحة تلبية شرط النزول الكافي بشكل inherently مستقل عن البحث الخطي والحفاظ على الاقتران مع تعزيز التكيف من خلال معلمات القياس المعتمدة على المشكلة. لقد تم إثبات التقارب العالمي بموجب الافتراضات القياسية (تدرجات ليبشيتز، مجموعات المستوى المحدبة). تظهر التجارب العددية الواسعة النطاق على مجموعة من مشكلات الاختبار واسعة النطاق أن الخوارزميات المقترحة تتفوق بشكل كبير على بعض طرق التدرج المترافق الكلاسيكية من حيث عدد التكرارات وتقييمات الدالة ووقت وحدة المعالجة المركزية. تؤكد ملفات الأداء كفاءتها الفائقة ومرونتها.
درس حسن وآخرون (سون) هذا السؤال.