次梯度法

次梯度法是求解凸函數最優化 （ 凸優化 ） 問題的一種迭代法 。 次梯度法能夠用於不可微的目標函數 。 當目標函數可微時 ， 對於無約束問題次梯度法與梯度下降法具有同樣的搜索方向 。 雖然在實際的應用中 ， 次梯度法比內點法和牛頓法慢得多 ， 但是次梯度法可以直接應用於更廣泛的問題 ， 次梯度法只需要很少的存儲需求 。 然而 ， 通過將次梯度法與分解技術結合 ， 有時能夠開發出問題的簡單分配算法 。