Метод сопряженных субградиентов с ограниченной памятью

Представлен метод решения выпуклых задач недифференцируемой оптимизации, использующий основную идею классического метода сопряженных градиентов и совпадающий с ним в случае квадратичных функций. Основное отличие от ранее рассмотренных аналогов состоит в фиксированном заранее ограничении на объем используемой памяти, не зависящим от требуемой точности получаемого решения. Численные эксперименты показывают практически линейную скорость сходимости этого алгоритма.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. И. Кибзун