Título :	Optimization on Solution Sets of Common Fixed Point Problems
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Zaslavski, Alexander J., Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2021
Número de páginas:	XI, 434 p.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-78849-0
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Optimización matemática  Cálculo de variaciones  La investigación de operaciones  ciencia de la gestión  Análisis numérico  Cálculo de variaciones y optimización  Investigación de Operaciones  Ciencias de la Gestión
Índice Dewey:	519.6
Resumen:	Este libro está dedicado a un estudio detallado del método de proyección subgradiente y sus variantes para problemas de optimización convexa sobre los conjuntos de soluciones de problemas comunes de punto fijo y problemas de viabilidad convexos. Estos problemas de optimización se investigan para determinar buenas soluciones obtenidas por diferentes versiones del algoritmo de proyección subgradiente en presencia de errores computacionales suficientemente pequeños. Se destaca el uso de algoritmos seleccionados, incluido el subgradiente de tipo Cimmino, el subgradiente iterativo y el subgradiente de promedio dinámico de cadenas. Todos los resultados presentados son nuevos. Los problemas de optimización donde las restricciones subyacentes son los conjuntos de soluciones de otros problemas, ocurren con frecuencia en matemáticas aplicadas. El lector no debe perderse la sección del Capítulo 1 que considera algunos ejemplos que surgen en aplicaciones del mundo real. Los problemas discutidos también tienen un impacto importante en la teoría de la optimización. El libro será útil para investigadores interesados ​​en la teoría de la optimización y sus aplicaciones.
Nota de contenido:	Preface -- Introduction -- Fixed Point Subgradient Algorithm -- Proximal Point Subgradient Algorithm -- Cimmino Subgradient Projection Algorithm -- Iterative Subgradient Projection Algorithm -- Dynamic Strong-Averaging Subgradient Algorithm -- Fixed Point Gradient Projection Algorithm -- Cimmino Gradient Projection Algorithm -- A Class of Nonsmooth Convex Optimization Problems -- Zero-Sum Games with Two Players -- References -- Index.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Optimization on Solution Sets of Common Fixed Point Problems [documento electrónico] / Zaslavski, Alexander J., Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XI, 434 p.
ISBN : 978-3-030-78849-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Optimización matemática  Cálculo de variaciones  La investigación de operaciones  ciencia de la gestión  Análisis numérico  Cálculo de variaciones y optimización  Investigación de Operaciones  Ciencias de la Gestión
Índice Dewey:	519.6
Resumen:	Este libro está dedicado a un estudio detallado del método de proyección subgradiente y sus variantes para problemas de optimización convexa sobre los conjuntos de soluciones de problemas comunes de punto fijo y problemas de viabilidad convexos. Estos problemas de optimización se investigan para determinar buenas soluciones obtenidas por diferentes versiones del algoritmo de proyección subgradiente en presencia de errores computacionales suficientemente pequeños. Se destaca el uso de algoritmos seleccionados, incluido el subgradiente de tipo Cimmino, el subgradiente iterativo y el subgradiente de promedio dinámico de cadenas. Todos los resultados presentados son nuevos. Los problemas de optimización donde las restricciones subyacentes son los conjuntos de soluciones de otros problemas, ocurren con frecuencia en matemáticas aplicadas. El lector no debe perderse la sección del Capítulo 1 que considera algunos ejemplos que surgen en aplicaciones del mundo real. Los problemas discutidos también tienen un impacto importante en la teoría de la optimización. El libro será útil para investigadores interesados ​​en la teoría de la optimización y sus aplicaciones.
Nota de contenido:	Preface -- Introduction -- Fixed Point Subgradient Algorithm -- Proximal Point Subgradient Algorithm -- Cimmino Subgradient Projection Algorithm -- Iterative Subgradient Projection Algorithm -- Dynamic Strong-Averaging Subgradient Algorithm -- Fixed Point Gradient Projection Algorithm -- Cimmino Gradient Projection Algorithm -- A Class of Nonsmooth Convex Optimization Problems -- Zero-Sum Games with Two Players -- References -- Index.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i