Global convergence of multidirectional algorithms for unconstrained optimization in normed spaces

J. A. Gómez; M. Romero

edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin

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 (Mathematik-Preprints) 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 24.05.2013, 07:28:31