非光滑凸优化的一种无记忆梯度法

发布时间：2018-01-01 04:21

  本文关键词：非光滑凸优化的一种无记忆梯度法　出处：《海南大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 无约束凸规划 无记忆梯度法 线搜索技术 Moreau-Yosida正则化 全局收敛性 数值试验

【摘要】：基于Moreau-Yosida正则化和改进的线搜索技术,本文提出了一种新的无记忆梯度法用于解决无约束非光滑凸优化问题.在合理的假设条件下,该算法具有全局收敛性.初步的数值试验结果表明这种算法是比较有效的.
[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.

【学位授予单位】：海南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O224

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本文编号：1362879