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Erschienen in:
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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. Introduction

verfasst von : Adil M. Bagirov, Manlio Gaudioso, Napsu Karmitsa, Marko M. Mäkelä, Sona Taheri

Erschienen in: Numerical Nonsmooth Optimization

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Nonsmooth optimization (NSO) is among the most challenging tasks in the field of mathematical programming. It addresses optimization problems where objective and/or constraint functions have discontinuous gradients. NSO problems arise in many real life applications. Moreover, some smooth optimization techniques like different decomposition methods, dual formulations and exact penalty methods may lead us to solve NSO problems being either smaller in dimension or simpler in structure. In addition, some optimization problems may be analytically smooth but numerically nonsmooth. This is the case, for instance, with noisy input data and so-called stiff problems, which are numerically unstable and behave like nonsmooth problems.

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Fußnoten
1
Existing almost everywhere due to Rademacher’s Theorem 1.5.
 
Metadaten
Titel
Introduction
verfasst von
Adil M. Bagirov
Manlio Gaudioso
Napsu Karmitsa
Marko M. Mäkelä
Sona Taheri
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-34910-3_1