- Wie können wir ein konvexes Optimierungsproblem lösen??
- Wie beweisen Sie, dass ein Optimierungsproblem konvex ist?
- Haben konvexe Optimierungsprobleme eine einzigartige Lösung?
Wie können wir ein konvexes Optimierungsproblem lösen??
Konvexe Optimierungsprobleme können auch durch die folgenden zeitgenössischen Methoden gelöst werden: Bündelmethoden (Wolfe, Lemaréchal, Kiwiel) und. Subgradient-Projektionsmethoden (Polyak), Innenausstattungsmethoden, die selbstkonkordante Barrierefunktionen und selbstreguläre Barrierefunktionen verwenden.
Wie beweisen Sie, dass ein Optimierungsproblem konvex ist?
Algebraisch ist f konvex, wenn für jedes x und y und ein t zwischen 0 und 1, f (tx + (1-t) y) <= t f (x) + (1-t) f (y). Eine Funktion ist konkav, wenn -F konvex ist -i.e. Wenn der Akkord von x bis y auf oder unter dem Diagramm von F liegt.
Haben konvexe Optimierungsprobleme eine einzigartige Lösung?
In der Tat kann ein konvexes Optimierungsproblem 0, 1 oder unzählige unendliche Lösungen haben.