|
Оглавление
Предисловие Глава 1. Элементы теории невыпуклого анализа § 1. Обобщенно дифференцируемые функции § 2. Сглаживание функций и основные свойства локально липшицевых функций § 3. Необходимые условия экстремума Глава 2. Минимизация липшицевых функций без вычисления градиентов § 4. Конечно-разностный метод минимизации липшицевых функций § 5. Построение конечных разностей для функции максимума § 6. Случайные конечно-разностные направления § 7. Эффективность конечно-разностных методов Глава 3. Методы обобщенного градиентного спуска § 8. Условия сходимости итерационных алгоритмов нелинейного программирования § 9. Метод обобщенного градиента § 10. Метод обобщенного градиента в задаче условной оптимизации § 11. Построение релаксационных методов невыпуклой негладкой оптимизации § 12. О многоэкстремальной оптимизации Глава 4. Немонотонные методы с усреднением направлений спуска § 13. Методы с усреднением направлений спуска § 14. Методы усредненных градиентов
Глава 5. Решение экстремальных задач с липшицевыми функциями при ограничениях § 15. Метод условного градиента § 16. Метод приведенного градиента § 17. Метод возможных направлений § 18. Методы штрафных функций § 19. Конечно-разностный метод минимизации липшицевых функций с ограничениями § 20. Конечно-разностный метод Эрроу — Гурвица с усреднением Глава 6. Случайные липшицевы и случайные обобщенно дифференцируемые функции
§ 21. Измеримые многозначные отображения
§ 22. Случайные липшицевы функции
§ 23. Случайные обобщенно дифференцируемые функции и исчисление стохастических обобщенных градиентов
Глава 7. Решение стохастических экстремальных задач
§ 24. Методы усредненных стохастических градиентов
§ 25. Методы конечных разностей в стохастическом программировании
§ 26. Операция усреднения
§ 27. Стохастическая оптимизация на основе операции усреднения
§ 28. Стохастический конечно-разностный метод Эрроу — Гурвица
Библиографические указания
Список литературы
|