运动类游戏

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(70篇文章中引用了,1标准件)

显示第1到第20个结果,共70个。
按年份排序(引用)
  1. 带约束的拉格朗日-拉格朗日-第二阶收敛;第二阶拉格朗日-拉格朗日收敛
  2. Birgin,E.G.;Martínez,J.M.:关于约束优化的正则化和活动集复杂性方法(2018)
  3. Zarepisheh,Masoud;Xing,Lei;Ye,Yinyu:大规模优化的集成交替方向乘数法的计算研究(2018)
  4. Birgin,E.G.;Lobato,R.D.;Martínez,J.M.:用于填充椭球体的隐式变量的非线性规划模型(2017)
  5. Brás,Carmo P.;Fischer,Andreas;Júdice,Joaquim J.;Schönefeld,Klaus;Seifert,Sarah:对称特征值互补问题的带谱选择线搜索的块活动集算法(2017)
  6. 穆斌;任菊辉;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)
  7. 安东内利,劳拉;德西蒙娜,瓦伦蒂娜;迪塞拉菲诺,丹尼拉:关于光谱投影梯度法在图像分割中的应用(2016)
  8. Birgin,E.G.;Lobato,R.D.;Martínez,J.M.:非线性优化填充椭球体(2016)
  9. Cherian,Anoop;Sra,Suvrit:正定矩阵:数据表示和计算机视觉应用(2016)
  10. Bueno,L.F.;Haeser,G.;Martínez,J.M.:约束优化的灵活不精确恢复方法(2015)
  11. 崔明:条件非线性最优摄动的无伴随计算方法(2015)
  12. Gould,Nicholas I.M.;Orban,Dominique;Toint,Philippe L.:CUTEst:一个具有安全线程的约束和无约束测试环境,用于数学优化(2015)
  13. Loreto,Milagros;Crema,Alejandro:修正谱投影次梯度法的收敛性分析(2015)
  14. 周洋:双球面上带正则化的离散最小二乘混合逼近(2015)
  15. Cominetti,Roberto;Mascarenhas,Walter F.;Silva,Paulo J.S.:连续二次背包问题的牛顿法(2014)
  16. Ernesto Birgin;Jose Martínez;Marcos Raydan:光谱投影梯度法:回顾与展望(2014)不是zbMATH
  17. Birgin,Ernesto G.;Lobato,Rafael D.;Martínez,JoséMario:使用不精确恢复和预测梯度的整数和连续变量的约束优化(2013)
  18. Cores,Debora;Figueroa,Johanna:求解大规模线性系统的凸优化方法(2013)
  19. Loreto,Milagros;Clapp,Samantha;Cratty,Charles;Page,Breenana:改进的谱投影次梯度法:收敛分析和动量参数启发式(2013)
  20. Maciel,María C.;Mendonça,María G.;Verdiell,Adriana B.:大规模无约束优化问题的基于单调和非单调信赖域的算法(2013)