非光滑优化算法

　　本书旨在系统介绍基于Moreau–Yosida 正则化的非光滑优化理论与方法， 主要的内容包括凸集和凸函数的概念、次梯度和Moreau–Yosida 正则化有关性质；求解非光滑优化问题的束方法， 以及牛顿束方法和有限记忆束方法；提出非光滑优化的共轭梯度算法， 包括改进的PRP 算法和改进的HS 算法以及Barzilai 和Borwein（BB）算法， 并给出了求解大规模非光滑问题的数值案例， 供读者参考；提出非光滑优化的信赖域算法， 包括调和信赖域算法和投影梯度信赖域算法在非光滑问题中的应用.

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