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This paper introduces and studies the convergence properties of a new class of explicit $\epsilon$-subgradient methods for the task of minimizing a convex function over the set of minimizers of another convex minimization problem. The general algorit
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http://arxiv.org/abs/1703.02648
Apresentamos dois novos métodos para a solução de problemas de otimização convexa em dois níveis não necessariamente diferenciáveis, i.e., mostramos que as sequências geradas por ambos os métodos convergem para o conjunto ótimo de uma fun
Publikováno v:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
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Orientadores: Sandra Augusta Santos, Elias Salomão Helou Neto Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Resumo: O método amostral de gradientes (GS) é um algoritmo recent
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::86e88a6533fa52b0aa2be8ca5730f62d
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Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
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Orientadores: Sandra Augusta Santos, Lucas Eduardo Azevedo Simões Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Resumo: A otimização não suave é um ramo da otimiza
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::cd35176ad034438f7caca43a035feeb3