改进的ε-次梯度捆集法及其收敛性

提出了一个基于ε-次梯度捆集法的求解非凸非光滑问题的捆集算法 ,证明了其收敛性 ,并通过一些较困难的优化问题 。

退化约束不可微规划的一个次梯度算法

文[1]给出了求线性等式与变量非负约束不可微凸规划近似解的一个算法。该算法不论是迭代过程还是收敛性证明都强烈地依赖约束集非退化这个条件.本文放弃非退化假设,设计了一个求近似解的迭代算法,并证明了算法有限次迭代后终止于所考虑问题的一个近似解点.

特定约束凸规划的族次梯度投影算法Ⅱ

本文讨论［４］提出的族次梯度投影算法的收敛性．

一种无约束最优化问题的ε-算法

针对凸函数的特性 ,给出了一种计算凸函数的ε -次梯度的方法 ,从而构造出了一种ε-算法 。

一类求解极值问题的ε-算法

针对极值函数的特性 ,给出了一种计算极大值函数的ε 次梯度的数值方法 ,从而构造出了一种求解极小极大问题的ε 算法 ,并且证明了算法的收敛性 。

一类求解极小极大问题的算法

无约束非线性极小极大问题是最优化数值计算领域中十分活跃的研究课题之一,因此,对于无约束非线性极小极大问题,如何设计快速有效的算法一直都是优化工作者十分关心的问题。文中介绍了无约束非线性极小极大问题算法的研究意义及应用领域,分析了现有极小极大问题算法的研究现状,针对极大值函数的特性,给出了极大值函数的次梯度与ε次梯度之间及极大值函数的次梯度的凸锥与次梯度之间的一种包含关系,得到了计算极大值函数的ε次梯度的数值方法,从而构造出了一种求解极小极大问题的ε-算法,并且证明了算法的收敛性,初步的数值例子表明算法是有效的,且具有大范围收敛的特点。

实对称矩阵最大特征值极小化问题的一个BT型ε－次梯度算法

实对称矩阵最大特征值极小化问题的一个ＢＴ型ε－次梯度算法叶东毅（福州大学计算机科学系）ＡＢＴＴＹＰＥε－ＳＵＢＧＲＡＤＩＥＮＴＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＭＩＮＩＭＩＺＩＮＧＴＨＥＧＲＥＡＴＥＳＴＥＩＧＥＮＶＡＬＵＥＯＦＡＲＥＡＬＳＹＭＭＥＴＲＩＣＭＡＴ...