本文關鍵詞：非光滑凸優(yōu)化的一種無記憶梯度法　出處：《海南大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 無約束凸規(guī)劃 無記憶梯度法 線搜索技術 Moreau-Yosida正則化 全局收斂性 數值試驗

【摘要】：基于Moreau-Yosida正則化和改進的線搜索技術,本文提出了一種新的無記憶梯度法用于解決無約束非光滑凸優(yōu)化問題.在合理的假設條件下,該算法具有全局收斂性.初步的數值試驗結果表明這種算法是比較有效的.
[Abstract]:Moreau-Yosida regularization and search technology based on improved, this paper proposes a new memory gradient method for solving unconstrained Nonsmooth Convex optimization problems. Under reasonable conditions, the global convergence is established. Preliminary numerical results show that this algorithm is effective.

【學位授予單位】：海南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O224

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本文編號：1362879