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J-GLOBAL ID：202002258491441402   整理番号：20A0147316

非単調非厳密分解法のための統一収束フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A unified convergence framework for nonmonotone inexact decomposition methods

著者 (3件)： Galli Leonardo (Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy) ,  Galligari Alessandro (Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy) ,  Sciandrone Marco (Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy)
資料名： Computational Optimization and Applications  (Computational Optimization and Applications)
巻： 75  号： 1  ページ： 113-144  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0478A  ISSN： 0926-6003  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,非単調分解アルゴリズムのための統一収束解析を提供する一般的枠組みを提案した。分解アプローチ内で非単調戦略を埋め込む主な動機は,変数のグループが個々に更新されることを考慮に入れて,目的関数の削減を強制することが必然的に高価であるという事実にある。大域的収束を得るために,提示した非単調分解フレームワークにより要求される条件を満たす異なる探索方向と線探索を定義した。計算例として大規模ネットワーク平衡問題の集合を用いて,単調対応物上の非単調アルゴリズムの利点を示した。結論として,大規模な部分的に分離可能な関数に関する数値的問題を解くために,分解法のための新しいスマート実装を導いた。Copyright 2019 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  目的関数 ,  *分割法
準シソーラス用語： 大規模ネットワーク ,  収束解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 分解アルゴリズム ,  非単調技法 ,  大域的収束 ,  Gauss-Seidel則 ,  大規模問題 ,  数値問題

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分解法 ,  収束 ,  フレームワーク