Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "relaksacja" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Aproximal-Projection Bundle Method for Lagrangian Relaxation, Including Semidefine Programming
Raport Badawczy = Research Report ; RB/60/2006
Autorzy:
Kiwiel, Krzysztof
Wydawca:
Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk
Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences
Powiązania:
Raport Badawczy = Research Report
Opis:
Bibliografia s. 20
20 pages ; 21 cm
The paper presents a proximal bundle method for minimizing a convex function f over a convex set C. It requires evaluating f and its subgradients with a fixed but possibly unknown accuracy ε> 0. Each iteration involves solving an unconstrained proximal subproblem and projecting a certain point onto C. The method asymptotically finds points that are ε-optimal. In Lagrangian relaxation of convex programs, it allows for ε-accurate solutions of Lagrangian subproblems and finds ε-optimal primal solutions. For semidefinite programming problems, it extends the highly successful spectral bundle method to the case of inexact eigenvalue computations.
20 stron ; 21 cm
Bibliography p. 20
Dostawca treści:
RCIN - Repozytorium Cyfrowe Instytutów Naukowych
Książka
Tytuł:
Aproximal-Projection Bundle Method for Lagrangian Relaxation, Including Semidefinite Programming
Raport Badawczy = Research Report ; RB/49/2005
Autorzy:
Kiwiel, Krzysztof
Wydawca:
Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk
Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences
Powiązania:
Raport Badawczy = Research Report
Opis:
Bibliography p. 19-20
20 pages ; 21 cm
The paper presents a proximal bundle method for minimizing a convex function f over a convex set C. It requires evaluating f and its subgradients with a fixed but possibly unknown accuracy ε> 0. Each iteration involves solving an unconstrained proximal subproblem, and projecting a certain point onto C. The method asymptotically finds points that are ε-optimal. In Lagrangian relaxation of convex programs, it allows for ε-accurate solutions of Lagrangian subproblems, and finds ε-optimal primal solutions. For semidefinite programming problems, it extends the highly successful spectral bundle method to the case of inexact eigenvalue computations.
Bibliografia s. 19-20
20 stron ; 21 cm
Dostawca treści:
RCIN - Repozytorium Cyfrowe Instytutów Naukowych
Książka
Tytuł:
A proximal bundle method with approximate subgradient linearizations
Raport Badawczy = Research Report ; RB/67/2003
Autorzy:
Kiwiel, Krzysztof
Wydawca:
Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk
Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences
Powiązania:
Raport Badawczy = Research Report
Opis:
18 pages ; 21 cm
The paper presents a proximal bundle method for minimizing a convex function f over a closed convex set. It only requires evaluating f and its subgradients with an accuracy ε>0, which is fixed but possibly unknown. It asymptotically finds points that are ε-optimal. When applied to Lagrangian relaxation, it allows for ε-accurate solutions of Lagrangian subproblems, and finds ε-optimal solutions of convex programs.
Bibliography p. 17-18
18 stron ; 21 cm
Bibliografia s. 17-18
Dostawca treści:
RCIN - Repozytorium Cyfrowe Instytutów Naukowych
Książka
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies