Wyszukiwanie zaawansowane
Wyszukiwanie zaawansowane
Wyszukiwanie zaawansowane
Wyszukiwanie zaawansowane
Wyszukiwanie zaawansowane
Raport Badawczy = Research Report ; RB/35/2009
Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk ; Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences
12 stron ; 21 cm ; Bibliografia s. 11-12
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.
Raport Badawczy = Research Report
Licencja Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
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: ; -
Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk
Biblioteka Instytutu Badań Systemowych PAN
19 paź 2021
28 paź 2020
133
https://rcin.org.pl./publication/180374
Kiwiel, Krzysztof
Kiwiel, Krzysztof
Kiwiel, Krzysztof
Kiwiel, Krzysztof Larsson, Torbjörn Lindberg, Per
Kiwiel, Krzysztof Larsson, Torbjörn Lindberg, Per
Kiwiel, Krzysztof Larsson, Torbjörn Lindberg, Per
Pawłow, Irena Zajączkowski, Wojciech
Kiwiel, Krzysztof