Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Toán học
On an algorithm in nondifferential convex optimization
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
On an algorithm in nondifferential convex optimization
Ðông Tuyền
102
13
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
In this paper an algorithm for minimization of a nondifferentiable function is presented. The algorithm uses the Moreau-Yosida regularization of the objective function and its second order Dini upper directional derivative. The purpose of the paper is to establish general hypotheses for this algorithm, under which convergence occurs to optimal points. A convergence proof is given, as well as an estimate of the rate of the convergence. | Yugoslav Journal of Operations Research 23 (2013), Number 1, 59-71 DOI: 10.2298/YJOR110501024D ON AN ALGORITHM IN NONDIFFERENTIAL CONVEX OPTIMIZATION Nada I. ĐURANOVIĆ-MILIČIĆ Department of Mathematics, Faculty of Technology and Metallurgy University of Belgrade, Belgrade, Serbia nmilicic@tmf.bg.ac.rs Milanka GARDAŠEVIĆ-FILIPOVIĆ Vocational College of Technology, Arandjelovac, Serbia milankafilipovic@yahoo.com Received: May 2011 / Accepted: October 2012 Abstract: In this paper an algorithm for minimization of a nondifferentiable function is presented. The algorithm uses the Moreau-Yosida regularization of the objective function and its second order Dini upper directional derivative. The purpose of the paper is to establish general hypotheses for this algorithm, under which convergence occurs to optimal points. A convergence proof is given, as well as an estimate of the rate of the convergence. Keywords: Moreau-Yosida regularization, non-smooth convex optimization, directional derivative, second order Dini upper directional derivative, uniformly convex functions. MSC:90C30; 90C25; 65K05. 1. INTRODUCTION The following minimization problem is considered: minn f ( x) x∈R (1.1) N. Djuranovic-Milicic, M. Gardasevic - Filipovic / On an Algorithm In Nondifferential 60 where f : R n → R ∪ {+∞} is a convex and not necessarily differentiable function with a nonempty set X * of minima. Many approaches have been presented for non-smooth programs, but they are often restricted to the convex unconstrained case. The reason for the restriction is the fact that a constrained problem can be easily transformed to an unconstrained problem using a distance function. In general, the various approaches are based on combinations of the following methods: subgradient methods, bundle techniques and the Moreau-Yosida regularization. For a convex function f it is very important that its Moreau-Yosida regularization is a new function with the same set of minima as f and is .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.