Therefore, a common approach is to

Therefore, a common approach is to determine a near-optimal vectoru ̅ by means of the subgradient method, an iterative procedure which generates a sequence {u^0,u^1,…}of non-negative Lagrangian multiplier vectors, where u^0 is arbitrarily defined. For t ≥ 1, each vector u^(n+1) in the sequence is obtained by its predecessor u^t by setting

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดังนั้น วิธีการทั่วไปคือการ กำหนดที่ใกล้สุด vectoru ̅ โดยวิธี subgradient กระบวนการซ้ำที่สร้างลำดับ { u ^ 0, u ^ 1,...} ของเวกเตอร์ ตัวคูณลากรองจ์ไม่เป็นลบการที่ u ^ 0 ถูกกำหนดโดยพลการ สำหรับ t ≥ 1, u^(n+1) แต่ละเวกเตอร์ในลำดับที่จะได้รับ โดยของบรรพบุรุษ u ^ t โดยการตั้งค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังนั้นแนวทางร่วมกันคือการกำหนดที่อยู่ใกล้ที่ดีที่สุด vectoru ̅โดยวิธี subgradient ที่ขั้นตอนซ้ำซึ่งจะสร้างลำดับ {u ^ 0, U ^ 1, ... } ของที่ไม่ใช่เชิงลบเวกเตอร์คูณลากรองจ์, ที่ u ^ 0 จะถูกกำหนดโดยพลการ สำหรับ t ≥ 1 แต่ละ U เวกเตอร์ ^ (n + 1) ในลำดับที่จะได้รับจากบรรพบุรุษของ U ^ T โดยการตั้งค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดังนั้น วิธีการทั่วไปคือการตรวจสอบใกล้ที่เหมาะสม̅ vectoru โดยใช้วิธี subgradient , ซ้ำขั้นตอนซึ่งสร้างลำดับ { U ^ U ^ 0 , 1 , . . . } ไม่ลบตัวคูณลากรองจ์เวกเตอร์ที่ U ^ 0 เป็นโดยพลการกำหนด เวกเตอร์สำหรับ t ≥ 1 แต่ละ U ^ ( n + 1 ) ในลำดับที่จะได้จากบรรพบุรุษของ U ^ t โดยการตั้งค่า