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Cookie akzeptierenXiao-Qi Yang / Alexander M. Rubinov
Lagrange-type Functions in Constrained Non-Convex Optimization
- Springer US
- 2013
- Taschenbuch
- 304 Seiten
- ISBN 9781461348214
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
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