Convergence of Implementable Descent Algorithms for Unconstrained Optimization

J. P. Dussault

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Convergence of Implementable Descent Algorithms for Unconstrained Optimization

机译：无约束优化的可实现下降算法的收敛性

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Descent algorithms use sufficient descent directions combined with stepsize rules, such as the Armijo rule, to produce sequences of iterates whose cluster points satisfy some necessary optimality conditions. In this note, we present a proof that the whole sequence of iterates converges for quasiconvex objective functions.

机译：下降算法使用足够的下降方向与逐步大小规则（例如Armijo规则）相结合，以产生其簇点满足某些必要最优性条件的迭代序列。在此注释中，我们提供了证明，整个迭代序列对于拟凸目标函数收敛。

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来源
《Journal of Optimization Theory and Applications》 |2000年第3期|共2页
作者
J. P. Dussault;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类应用数学;
关键词
descent algorithms; global convergence;

机译：下降算法;全局收敛;

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