Język metadanych
A nonderivative version of the gradient sampling algorithm for nonsmooth nonconvex optimization
Inny tytuł:Raport Badawczy = Research Report ; RB/35/2009
Twórca: Wydawca:Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk ; Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences
Miejsce wydania: Data wydania/powstania: Opis:12 stron ; 21 cm ; Bibliografia s. 11-12
Temat i słowa kluczowe:Nonsmooth optimization ; Gradient sampling ; Generalized gradient ; Nonconvex ; Subgradient ; Gradient uogólniony ; Optymalizacja niegładka ; Próbkowanie gradientowe ; Niewypukły ; Funkcje uśrednione ; Averaged functions
Abstrakt:The article gives a nonderivative version of 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. Instead of gradients of f, estimates of gradients of the Steklov averages of f were used. It has been shown that the nonderivative version retains the convergence properties of the gradient sampling algorithm. In particular, with probability 1 it either drives the f-values to -∞ or each of its cluster points is Clarke stationary for f.
Czasopismo/Seria/cykl:Raport Badawczy = Research Report
Typ zasobu: Szczegółowy typ zasobu: Źródło: Język: Język streszczenia: 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: Dostęp: