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Kurt M.Anstreicher。;劳伦斯·A·沃尔西。

次梯度优化的两个“众所周知”的性质。 （英语） Zbl 1180.90179号

数学。程序。 120，编号1（B），213-220（2009）.
摘要：次梯度法是一种应用广泛的不可微优化算法。然而，次梯度优化的一些基本性质，虽然专家们“熟知”，但在更大的优化社区中却似乎鲜为人知。本注释涉及两个此类属性，它们都适用于使用发散级数步长规则的次梯度优化。第一个涉及迭代过程的收敛性，第二个涉及应用次梯度优化最大化线性规划的拉格朗日对偶时原始估计的构造。这两个主题是相关的，因为需要迭代的收敛性来证明原始构造方案的正确性。

引用于21文件

MSC公司：

90C05（二氧化碳） 线性规划
90C06型 数学规划中的大尺度问题
90C25型 凸面编程
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.M.Anstreicher}和\textit{L.A.Wolsey}，数学。程序。120，编号1（B），213--220（2009；Zbl 1180.90179）
全文： 内政部

参考文献：

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