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本文给出了一类线性约束下不可微量优化问题的可行下降方法，这类问题的目标函数是凸函数和可微函数的合成函数，算法通过解系列二次规划寻找可行下降方向，新的迭代点由不精确线搜索产生，在较弱的条件下，我们证明了算法的全局收敛性
一类线性约束下不可微最优化问题的可行下降方法
【摘 要】
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本文给出了一类线性约束下不可微量优化问题的可行下降方法，这类问题的目标函数是凸函数和可微函数的合成函数，算法通过解系列二次规划寻找可行下降方向，新的迭代点由不精确线搜
【机 构】
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上海大学理学院数学系
【出 处】
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应用数学与计算数学学报
【发表日期】
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1995年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目
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