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Band einer Schriftenreihe

Autor(en): J. A. Gómez; M. Romero
Titel: Global convergence of multidirectional algorithms for unconstrained optimization in normed spaces
Erscheinungsjahr: 1998
Erschienen in: Preprints aus dem Institut für Mathematik  5 ISSN: 0863-0976
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10053454)
Fachgebiet(e): Mathematik
Schlagwörter (eng): Methods of steepest descent type, Nonlinear programming, Optimization and variational techniques
Herausgeber: Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II, Institut für Mathematik
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Abstract (eng):
Global convergence theorems for a class of descent methods for unconstrained optimization problems in normed spaces, using multidirectional search, are proved. Exact and inexact search are considered and the results allow to define a globally convergent algoritm for an unconstrained optimal control problem which operates, at each step, on discrete approximations of the original continuous problem.
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Generiert am 24.06.2017, 05:49:20