Методы невыпуклой оптимизации

Среди методов негладкой оптимизации метод обобщенного градиентного спуска привлекает своей простотой, экономичностью, определенной оптимальностью для выпуклых задач большой размерности, сходимостью в невыпуклом случае. Теория сложности экстремальных задач утверждает, что невыпуклые задачи как объект исследования очень сложны, и трудоемкость получения гарантированного решения экспоненциально повышается с ростом размерности. Однако большая практическая важность этих задач убеждает исследователей развивать численные методы несмотря предупреждения об их сложности. В книге рассмотрены конечномерные задачи невыпуклой негладкой оптимизации и численные методы их решения. Книга рекомендована для специалистов в области прикладной математики, информатики, экономики, кибернетики.