Стецюк П. И. Субградиентные методы с преобразованием пространства для минимизации негладких выпуклых функций

Объект исследования: Методы математического программирования. Цель исследования: Исследование и разработка эффективных субградиентных методов с преобразованием пространства, использующих монотонное уменьшение объема тел, аппроксимирующих множество экстремумов в задачах выпуклого программирования. Методы исследования и аппаратура: Выпуклый анализ, линейные преобразования пространства и методы математического программирования. Теоретические результаты и новизна: Предложены и обоснованы новые практически эффективные субградиентные методы релаксационного типа с преобразованием пространства для минимизации негладких выпуклых функций. Практические результаты и новизна: Программная реализация на ПЭВМ предложенных алгоритмов, Экспериментально показана высокая скорость их сходимости при минимизации существенно овражных выпуклых функций. Предмет и степень внедрения: Алгоритмы и их программная реализация на ПЭВМ. Эффективность внедрения: Тестовые расчеты показали высокую эффективность предложенных алгоритмов. Разработанные программы с успехом могут использоваться при решении сложных задач оптимизации, которые сводятся к минимизации негладких выпуклых функций. Сфера (область) использования: Математическое программирование, минимизация негладких выпуклых функций.