Rescaled proximal methods for linearly constrained convex problems (2007)
- Authors:
- USP affiliated authors: SILVA, PAULO JOSÉ DA SILVA E - IME ; HUMES JUNIOR, CARLOS - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1051/ro:2007032
- Subjects: PROGRAMAÇÃO CONVEXA; PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Rairo - Operations Research
- ISSN: 0399-0559
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 41, n. 4, p. 367-380, 2007
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
SILVA, Paulo J. S. e HUMES JÚNIOR, Carlos. Rescaled proximal methods for linearly constrained convex problems. Rairo - Operations Research, v. 41, n. 4, p. 367-380, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1051/ro:2007032. Acesso em: 06 maio 2026. -
APA
Silva, P. J. S., & Humes Júnior, C. (2007). Rescaled proximal methods for linearly constrained convex problems. Rairo - Operations Research, 41( 4), 367-380. doi:10.1051/ro:2007032 -
NLM
Silva PJS, Humes Júnior C. Rescaled proximal methods for linearly constrained convex problems [Internet]. Rairo - Operations Research. 2007 ; 41( 4): 367-380.[citado 2026 maio 06 ] Available from: https://doi.org/10.1051/ro:2007032 -
Vancouver
Silva PJS, Humes Júnior C. Rescaled proximal methods for linearly constrained convex problems [Internet]. Rairo - Operations Research. 2007 ; 41( 4): 367-380.[citado 2026 maio 06 ] Available from: https://doi.org/10.1051/ro:2007032 - Inexact proximal point algorithms and descent methods in optimization
- Rescaling and stepsize selection in proximal methods using separable generalized distances
- Some inexact hybrid proximal augmented Lagrangian algorithms
- Técnicas de decomposição em programação matemática e redes de computadores
- Métodos de ponto proximal, separadores e langrangeanos
- Uma nova classe de métodos de pontos proximais para programação matemática
- Strict convex regularizations, proximal points and augmented Lagrangians
- An inexact classical proximal point algorithm viewed as a descent method in the optimization case
- Strict convex regularizations, proximal points and augmented Lagrangians
- Some inexact hybrid proximal augmented Lagrangian algorithms
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