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算法813:SPG——凸约束优化软件:介绍了实现SPG方法的FORTRAN77软件。SPG是一种求解大规模凸约束优化问题的非单调投影梯度算法。它将经典的投影梯度法、步长的谱梯度选择和非单调线搜索策略相结合。用户提供目标函数和梯度值,并投影到可行集上。最近有一些关于非常大的定位问题的数值试验报告,表明SPG在可以有效计算投影的问题上比现有的通用软件更有效。

这个软件也是同行评审按日记帐汤姆斯.


zbMATH中的参考文献(参考文献74条,1标准件)

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  1. 例如,伯金。;Martínez,J.M.:增广拉格朗日算法的复杂性和性能(2020)
  2. 张帆;王浩;王嘉善;Yang,Kai:凸集上非线性优化的不精确原对偶梯度投影法(2020)
  3. 例如,伯金。;海瑟,G。;拉莫斯,阿尔贝托:带约束子问题的增广拉格朗日方程和收敛到二阶平稳点(2018)
  4. 例如,伯金。;Martínez,J.M.:关于约束优化的正则化和具有复杂性的主动集方法(2018)
  5. 波斯皮希尔,卢卡什;Dostál,Zdeněk:带可分离约束的严格凸QCQP问题的投影Barzilai-Borwein方法(2018)
  6. 撒勒皮希,马苏德;邢、雷;叶银玉:大规模优化的集成交替方向乘数法计算研究(2018)
  7. 例如,伯金。;罗巴托,R.D。;Martínez,J.M.:填充椭球体的隐式变量非线性规划模型(2017)
  8. 布拉斯,卡莫P。;费舍尔,安德烈亚斯;Júdice,约金J。;克劳斯,舍内菲尔德;Seifert,Sarah:对称特征值互补问题的带谱选择线搜索的块主动集算法(2017)
  9. 核心,黛博拉;Figueroa,Johanna:求解大规模线性系统的凸优化方法(2017)
  10. 拉赫巴,哈利马;El Bernoussi,Souad:无约束极小化问题的混合非单调谱梯度法(2017)
  11. 穆、斌;任居辉;袁世锦:一种基于梯度定义的求解条件非线性最优摄动的有效方法(2017)
  12. 安东内利,劳拉;德西蒙娜,瓦伦蒂娜;di Serafino,Daniela:光谱投影梯度法在图像分割中的应用(2016)
  13. 例如,伯金。;罗巴托,R.D。;Martínez,J.M.:非线性优化填充椭球体(2016)
  14. 伯金,欧内斯托G。;洛巴托,拉斐尔D。;Martínez,JoséMario:使用不精确恢复和投影梯度的整数和连续变量的约束优化(2016)
  15. 切里安,又一个;Sra,Suvrit:正定矩阵:数据表示与计算机视觉应用(2016)
  16. 洛雷托,米拉格罗斯;鼓掌,萨曼莎;克雷蒂,查尔斯;Page,Breenana:改进的谱投影次梯度法:收敛分析和动量参数启发式(2016)
  17. 布埃诺,L.F。;海瑟,G。;Martínez,J.M.:约束优化的灵活不精确恢复方法(2015)
  18. 崔明:条件非线性最优摄动的无伴随计算方法(2015)
  19. 古尔德,尼古拉斯I.M。;欧班,多米尼克;Toint,Philippe L.:CUTEst:一个有约束和无约束的测试环境,具有用于数学优化的安全线程(2015)
  20. 洛雷托,米拉格罗斯;Crema,Alejandro:修正谱投影次梯度法的收敛性分析(2015)