Moreau-Yosida正则化相关论文
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......
结合Moreau-Yosida正则化和非单调线搜索技术,提出一种求解非光滑问题的修正HS共轭梯度算法.推导出搜索方向自动满足充分下降条件,......
最近几年关于修正共轭梯度法的研究成果很多.已提出了多种形式的修正共轭梯度法，这些算法的一些共同优点是能产生不依赖于线性搜索......
该文主要研究非线性规划中的一类空间分解方法,包括适于并行的光滑和非光滑空间分解方法、适于串行的非光滑分解方法.给出各种方法......
给出求解不可微凸优化问题的一类具有充分下降条件的共轭梯度法。该类方法是基于Moreau-Yosida正则化策略和传统的共轭梯度法设计......
UV-分解算法是一种求解非光滑凸函数优化问题的新算法，其借助于次微分而得到的分解理论及函数的二阶近似，并在迭代点的选取中，利用Bun......
C.Lemarechal等提出的UV-分解算法理论,是在UV-空间分解理论的基础上利用Moreau-Yosida正则化定义了迫近点函数的一种算法,用以解......
本文主要研究目标函数是凸函数的非光滑优化问题。在光滑的非线性优化问题中，非单调技术和过滤集技术获得了很大成功。我们把这些技......
