次梯度法 次梯度法是求解凸函数最优化凸优化问题的一种迭代法次梯度法能够用于不可微的目标函数当目标函数可微时对于无约束问题次梯度法与梯度下降法具有同样的搜索方向 虽然在实际的应用中次梯度法比内点法和牛顿法慢得多但是次梯度法可以直接应用于更广泛的问题次梯度法只需要很少的存储需求然而通过将次梯度法与分解技术结合有时能够开发出问题的简单分配算法