Modified Three-Term Liu–Storey Conjugate Gradient Method for Solving Unconstrained Optimization Problems and Image Restoration Problems

Table 1

Test results of the TTMLS algorithm.

Nr	Dim	TTMLS algorithm
		NI	NFG	CPU
1	3000	5	26	0.203125
1	6000	5	26	0.109375
1	9000	5	26	0.234375
2	3000	85	402	3.640625
2	6000	90	426	6.171875
2	9000	91	434	9.125
3	3000	6	32	0.0625
3	6000	6	32	0.0625
3	9000	6	32	0.046875
4	3000	5	26	0.0625
4	6000	5	26	0.15625
4	9000	5	26	0.171875
5	3000	5	26	0.015625
5	6000	5	26	0.046875
5	9000	5	26	0.0625
6	3000	4	20	0.0625
6	6000	4	20	0.0625
6	9000	4	20	0.0625
7	3000	78	342	0.140625
7	6000	80	353	0.234375
7	9000	80	354	0.328125
8	3000	10	40	0.03125
8	6000	10	40	0.0625
8	9000	10	40	0.0625
9	3000	6	20	0
9	6000	6	20	0.0625
9	9000	6	20	0
10	3000	3	14	0.0625
10	6000	3	14	0.0625
10	9000	3	14	0.0625
11	3000	1000	2999	2.359375
11	6000	1000	2999	4.625
11	9000	1000	2999	6.859375
12	3000	3	14	0.0625
12	6000	3	14	0.0625
12	9000	3	14	0.0625
13	3000	4	17	0
13	6000	4	17	0.0625
13	9000	4	20	0.109375
14	3000	7	38	0.25
14	6000	7	38	0.375
14	9000	7	38	0.46875
15	3000	7	38	0.1875
15	6000	7	38	0.265625
15	9000	7	38	0.390625
16	3000	4	20	0
16	6000	4	20	0.046875
16	9000	4	20	0.0625
17	3000	5	26	0.125
17	6000	5	26	0.140625
17	9000	5	26	0.25
18	3000	1000	3073	0.8125
18	6000	1000	3073	1.421875
18	9000	1000	3073	1.984375
19	3000	10	29	0.0625
19	6000	10	29	0.0625
19	9000	10	29	0.125
20	3000	7	38	0.0625
20	6000	7	38	0.0625
20	9000	7	38	0.109375
21	3000	6	32	0.1875
21	6000	6	32	0.265625
21	9000	6	32	0.34375
22	3000	9	50	0.15625
22	6000	9	50	0.25
22	9000	9	50	0.390625
23	3000	6	32	0.125
23	6000	6	32	0.125
23	9000	6	32	0.171875
24	3000	232	714	0.4375
24	6000	243	747	0.890625
24	9000	249	765	1.296875
25	3000	6	32	0.0625
25	6000	6	32	0.0625
25	9000	6	32	0.0625
26	3000	4	14	0
26	6000	4	14	0
26	9000	4	14	0.0625
27	3000	79	346	0.125
27	6000	80	353	0.234375
27	9000	81	358	0.28125
28	3000	5	26	0
28	6000	5	26	0
28	9000	5	26	0.046875
29	3000	7	38	0.015625
29	6000	7	38	0.0625
29	9000	7	38	0.0625
30	3000	76	333	0.0625
30	6000	78	342	0.171875
30	9000	78	344	0.203125
31	3000	5	26	0.03125
31	6000	5	26	0
31	9000	5	26	0.0625
32	3000	5	26	0.125
32	6000	5	26	0.1875
32	9000	5	26	0.1875
33	3000	6	32	0
33	6000	6	32	0
33	9000	6	32	0.0625
34	3000	5	26	0.0625
34	6000	5	26	0.0625
34	9000	5	26	0.046875
35	3000	6	28	0
35	6000	6	28	0
35	9000	6	28	0
36	3000	5	26	0.078125
36	6000	5	26	0.125
36	9000	5	26	0.21875
37	3000	82	366	0.078125
37	6000	84	378	0.140625
37	9000	85	382	0.34375
38	3000	5	26	0
38	6000	5	26	0
38	9000	5	26	0.0625
39	3000	5	26	0.0625
39	6000	5	26	0.0625
39	9000	5	26	0.0625
40	3000	5	26	0.125
40	6000	5	26	0.15625
40	9000	5	26	0.25
41	3000	73	312	0.0625
41	6000	73	312	0.140625
41	9000	73	312	0.265625
42	3000	37	204	0.1875
42	6000	30	170	0.296875
42	9000	43	238	0.59375
43	3000	5	26	0.140625
43	6000	5	26	0.25
43	9000	5	26	0.359375
44	3000	5	26	0.1875
44	6000	5	26	0.25
44	9000	5	26	0.265625
45	3000	5	26	0.140625
45	6000	5	26	0.21875
45	9000	5	26	0.265625
46	3000	5	26	0.125
46	6000	5	26	0.25
46	9000	5	26	0.28125
47	3000	82	368	3.9375
47	6000	85	386	11.29688
47	9000	87	396	23.98438
48	3000	6	32	0.1875
48	6000	6	32	0.171875
48	9000	6	32	0.3125
49	3000	78	342	0.0625
49	6000	80	353	0.1875
49	9000	80	354	0.296875
50	3000	78	342	0.9375
50	6000	80	353	1.8125
50	9000	80	354	2.234375
51	3000	7	38	0.125
51	6000	7	38	0.28125
51	9000	7	38	0.375
52	3000	4	20	0.0625
52	6000	4	20	0.125
52	9000	4	20	0.0625
53	3000	1000	3032	0.875
53	6000	1000	3032	1.609375
53	9000	1000	3033	2.4375
54	3000	5	26	0
54	6000	5	26	0
54	9000	5	26	0.046875
55	3000	24	74	0.109375
55	6000	26	80	0.375
55	9000	26	80	0.5
56	3000	1000	3010	0.90625
56	6000	1000	3010	1.6875
56	9000	1000	3010	2.46875
57	3000	5	26	0.125
57	6000	5	26	0.21875
57	9000	5	26	0.265625
58	3000	5	26	0.125
58	6000	5	26	0.21875
58	9000	5	26	0.25
59	3000	5	26	0.125
59	6000	5	26	0.234375
59	9000	5	26	0.28125
60	3000	5	26	0.125
60	6000	5	26	0.25
60	9000	5	26	0.28125
61	3000	5	26	0.1875
61	6000	5	26	0.25
61	9000	5	26	0.3125
62	3000	5	26	0.1875
62	6000	5	26	0.25
62	9000	5	26	0.359375
63	3000	5	26	0.1875
63	6000	5	26	0.25
63	9000	5	26	0.3125
64	3000	5	26	0.140625
64	6000	5	26	0.25
64	9000	5	26	0.28125
65	3000	6	32	0.203125
65	6000	6	32	0.3125
65	9000	6	32	0.28125
66	3000	6	32	0.078125
66	6000	6	32	0.1875
66	9000	6	32	0.25
67	3000	12	61	0.0625
67	6000	14	74	0.09375
67	9000	13	69	0.1875
68	3000	11	62	0.0625
68	6000	11	62	0.0625
68	9000	11	62	0.0625
69	3000	6	32	0.03125
69	6000	6	32	0.0625
69	9000	6	32	0.0625
70	3000	6	32	0.1875
70	6000	6	32	0.25
70	9000	6	32	0.34375
71	3000	1000	3010	1.015625
71	6000	1000	3010	1.8125
71	9000	1000	3010	2.59375
72	3000	82	368	4.1875
72	6000	86	389	11.51563
72	9000	87	396	23.92188
73	3000	76	333	0.09375
73	6000	78	342	0.15625
73	9000	78	344	0.234375
74	3000	76	333	0.0625
74	6000	78	342	0.125
74	9000	78	344	0.21875