MATHEMATICAL ENGINEERING TECHNICAL REPORTS Note on L ♮ -convex Function Minimization Algorithms: Comparison of Murota's and Kolmogorov's Algorithms
MATHEMATICAL ENGINEERING TECHNICAL REPORTS Note on L ♮ -convex Function Minimization Algorithms: Comparison of Murota's and Kolmogorov's Algorithms
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数学工程技术报告 L ♮ -凸函数最小化算法的注释：Murota 算法和 Kolmogorov 算法的比较
DOI：
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发表时间：
2006
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
A. Shioura
中科院分区：
文献类型：
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作者：
A. Shioura
L凸性的概念是由Fujishige-Murota(2000)提出的，它是定义在整数格上的函数的离散凸性。本文的主要目的是了解L凸函数极小化的两种算法的区别：Murota的最速下降法(2003年)和Kolmogorov的原始算法(2005年)。
The concept of L-convexity is introduced by Fujishige–Murota (2000) as a discrete convexity for functions defined over the integer lattice. The main aim of this note is to understand the difference of the two algorithms for L-convex function minimization: Murota’s steepest descent algorithm (2003) and Kolmogorov’s primal algorithm (2005).
DOI：
10.1137/s1052623402419005
发表时间：
2003-03
期刊：
SIAM J. Optim.
影响因子：
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作者：
K. Murota
通讯作者：
K. Murota