Inny tytuł:

Raport Badawczy = Research Report ; RB/53/2006

Wydawca:

Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk ; Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences

Miejsce wydania:

Warszawa

Opis:

11 stron ; 21 cm ; Bibliografia s. 10-11

Abstrakt:

The paper investigates the gradient sampling algorithm of Burke, Lewis and Overton for minimizing a locally Lipschitz function f on Rn that is continuously differentiable on an open dense subset. The existing convergence results for this algorithm were reinforced. A slightly revised version has been introduced for which stronger results are established without requiring compactness of the level sets of f. In particular, it has been shown that with probability 1 the revised algorithm either drives the f -values to -∞, or each of its cluster points is Clarke stationary for f. A simplified variant was also considered in which the differentiability check is skipped and the user can control the number of f-evaluations per iteration.

Czasopismo/Seria/cykl:

Raport Badawczy = Research Report

Szczegółowy typ zasobu:

Raport

Identyfikator zasobu:

oai:rcin.org.pl:139712

Źródło:

RB-2006-53

Język:

eng

Język streszczenia:

eng

Prawa:

Licencja Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0

Zasady wykorzystania:

Zasób chroniony prawem autorskim. [CC BY 4.0 Międzynarodowe] Korzystanie dozwolone zgodnie z licencją Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0, której pełne postanowienia dostępne są pod adresem: ; -

Digitalizacja:

Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk

Lokalizacja oryginału:

Biblioteka Instytutu Badań Systemowych PAN

Dofinansowane ze środków:

Program Operacyjny Polska Cyfrowa, lata 2014-2020, Działanie 2.3 : Cyfrowa dostępność i użyteczność sektora publicznego; środki z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego oraz współfinansowania krajowego z budżetu państwa

Dostęp:

Otwarty