Lagrange-type Functions in Constrained Non-Convex Optimization

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2003

1402076274 / 9781402076275

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Lagrange and penalty function methods provide a powerful approach, both as a theoretical tool and a computational vehicle, for the study of constrained optimization problems. However, for a nonconvex constrained optimization problem, the classical Lagrange primal-dual method may fail to find a mini mum as a zero duality gap is not always guaranteed. A large penalty parameter is, in general, required for classical quadratic penalty functions in order that minima of penalty problems are a good approximation to those of the original constrained optimization problems. It is well-known that penaity functions with too large parameters cause an obstacle for numerical implementation. Thus the question arises how to generalize classical Lagrange and penalty functions, in order to obtain an appropriate scheme for reducing constrained optimiza tion problems to unconstrained ones that will be suitable for sufficiently broad classes of optimization problems from both the theoretical and computational viewpoints. Some approaches for such a scheme are studied in this book. One of them is as follows: an unconstrained problem is constructed, where the objective function is a convolution of the objective and constraint functions of the original problem. While a linear convolution leads to a classical Lagrange function, different kinds of nonlinear convolutions lead to interesting generalizations. We shall call functions that appear as a convolution of the objective function and the constraint functions, Lagrange-type functions.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781402076275

Titel
Lagrange-type Functions in Constrained Non-Convex Optimization
Autor
Alexander M. Rubinov
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2003
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1402076274
ISBN-13
9781402076275
Artikelgewicht
571 Gramm
Abmessungen
241x160x21 mm

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