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来源类型Monograph (IIASA Collaborative Paper)
规范类型论文
A Descent Algorithm for Large-Scale Linearly Constrained Convex Nonsmooth Minimization.
Kiwiel K
发表日期1984
出版者IIASA, Laxenburg, Austria: CP-84-015
出版年1984
语种英语
摘要A descent algorithm is given for solving a large convex program obtained by augmenting the objective of a linear program with a (possibly nondifferentiable) convex function depending on relatively few variables. Such problems often arise in practice as deterministic equivalents of stochastic programming problem. The algorithm s search direction finding subproblems can be solved efficiently by the existing software for large-scale smooth optimization. The algorithm is both readily implementable and globally convergent.
主题Adaption and Optimization (ADO)
URLhttp://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/2562/
来源智库International Institute for Applied Systems Analysis (Austria)
资源类型智库出版物
条目标识符http://119.78.100.153/handle/2XGU8XDN/122946
推荐引用方式
GB/T 7714
Kiwiel K. A Descent Algorithm for Large-Scale Linearly Constrained Convex Nonsmooth Minimization.. 1984.
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CP-84-015.pdf(481KB)智库出版物 限制开放CC BY-NC-SA浏览
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