Введение
Глава I. Методы погружения до минимизации гладких функций п
1.1.. Метод обобщенно опорных гиперплоскостей для решения задачи математического программирования II
1.2. Метод типа условного градиента с частичным погружением допустимого множества 19
1.3. Итеративная регуляризация одного варианта метода типа условного градиента с погру
жением допустимого множества 28
1.4. Проекционный метод с погружением допустимого множества 38
1.5. Вариант метода Ньютона с частичным погружением допустимого множества 46
Глава II. Релаксационные субградиентные методы минимизации 54
2.1. Две общие схемы отыскания точки выпуклого множества, использующие его погружение 54
2.2. Релаксационный субградиентный метод минимизации строго выпуклых функций 63
2.3. Конечный метод отыскания точки выпуклого множества 67
2.4. Метод условного , - субградиента 74
Глава III. Решение тестовых и прикладных задач 82
3.1. Решение тестовых задач методом условного - субградиента 83
3.2. Применение метода типа условного градиента с погружением допустимого множества для решения задачи синтеза инфор мационно-управляющей системы (ИУС) 95
3.3. Применение метода условного - субградиента для решения задачи выбора опти
мальных времен функционирования подсис тем ИУС 100
Заключение 107
Литература
