Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "nonsmooth optimization" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Random perturbation of the variable metric method for unconstrained nonsmooth nonconvex optimization
Autorzy:
El Mouatasim, A.
Ellaia, R.
Souza de Cursi, J. E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908374.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
optymalizacja
zaburzenie stochastyczne
zaburzenie losowe
nonconvex optimization
stochastic perturbation
variable metric method
nonsmooth optimization
generalized gradient
Opis:
We consider the global optimization of a nonsmooth (nondifferentiable) nonconvex real function. We introduce a variable metric descent method adapted to nonsmooth situations, which is modified by the incorporation of suitable random perturbations. Convergence to a global minimum is established and a simple method for the generation of suitable perturbations is introduced. An algorithm is proposed and numerical results are presented, showing that the method is computationally effective and stable.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 4; 463-474
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Random perturbation of the projected variable metric method for nonsmooth nonconvex optimization problems with linear constraints
Autorzy:
El Mouatasim, A.
Ellaia, R.
Souza de Cursi, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907785.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
optymalizacja globalna
ograniczenie liniowe
zaburzenie stochastyczne
global optimization
linear constraints
variable metric method
stochastic perturbation
nonsmooth optimization
Opis:
We present a random perturbation of the projected variable metric method for solving linearly constrained nonsmooth (i.e., nondifferentiable) nonconvex optimization problems, and we establish the convergence to a global minimum for a locally Lipschitz continuous objective function which may be nondifferentiable on a countable set of points. Numerical results show the effectiveness of the proposed approach.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 2; 317-329
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies