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A smoothing algorithm for finite min–max–min problems

机译:有限最小-最大-最小问题的平滑算法

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摘要

We generalize a smoothing algorithm for finite min–max to finite min–max–min problems. We apply a smoothing technique twice, once to eliminate the inner min operator and once to eliminate the max operator. In mini–max problems, where only the max operator is eliminated, the approximation function is decreasing with respect to the smoothing parameter. Such a property is convenient to establish algorithm convergence, but it does not hold when both operators are eliminated. To maintain the desired property, an additional term is added to the approximation. We establish convergence of a steepest descent algorithm and provide a numerical example.
机译:我们针对有限的最小-最大到有限的最小-最大-最小问题推广了一种平滑算法。我们应用了两次平滑技术,一次是消除内部最小运算符,一次是消除最大运算符。在最小-最大问题中,仅消除了最大算子,逼近函数相对于平滑参数减小。此属性便于建立算法收敛,但是在消除两个运算符时不成立。为了保持所需的属性,在近似值中添加了一个附加项。我们建立了最速下降算法的收敛性,并提供了一个数值示例。

著录项

  • 来源
    《Optimization Letters》 |2009年第1期|49-62|共14页
  • 作者单位

    Department of Computing Imperial College London UK;

    Department of Computing Imperial College London UK;

    Department of Computing Imperial College London UK;

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  • 正文语种 eng
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