The Projected Subgradient Algorithm in Convex Optimization

Le livre "The Projected Subgradient Algorithm in Convex Optimization" d'Alexander J. Zaslavski propose une analyse approfondie des algorithmes de sous-gradient pour résoudre des problèmes de minimisation sous contraintes dans un espace de Hilbert. Il s'adresse aux professionnels travaillant sur l'application de l'optimisation dans les domaines de l'ingénierie et de l'économie. L'accent est mis sur l'obtention d'une bonne solution approchée en tenant compte des erreurs de calcul pouvant survenir au cours des itérations. La discussion couvre les différentes erreurs de calcul qui se produisent à chaque étape de l'algorithme et montre comment celles-ci influencent la qualité de la solution. Ce livre est particulièrement précieux car il propose des solutions à une variété de problèmes complexes et intéressants en optimisation numérique. L'algorithme de projection basé sur le sous-gradient est mis en avant comme l'un des outils centraux de la théorie de l'optimisation et de ses applications.