<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>دانشگاه اصفهان</PublisherName>
				<JournalTitle>نشریه ریاضی و جامعه</JournalTitle>
				<Issn>2345-6493</Issn>
				<Volume>5</Volume>
				<Issue>1</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2020</Year>
					<Month>05</Month>
					<Day>21</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>The introduction of proximal bundle algorithm for solving nonsmooth optimization problems</ArticleTitle>
<VernacularTitle>معرفی الگوریتم تقریبی دسته‌ای برای حل عددی مسائل بهینه‌سازی ناهموار</VernacularTitle>
			<FirstPage>69</FirstPage>
			<LastPage>81</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">25682</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22108/msci.2021.126616.1409</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>نجمه</FirstName>
					<LastName>حسینی منجزی</LastName>
<Affiliation>گروه ریاضی کاربردی و علوم کامپیوتر - دانشکده ریاضی و آمار - دانشگاه اصفهان</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2020</Year>
					<Month>12</Month>
					<Day>23</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Proximal Bundle Algorithm is one of the suitable algorithms for solving nonsmooth optimization problems. Initially introduced for solving unconstrained convex nonsmooth optimization problems, this algorithm has been extended over the years to solve various problems. The aim of this article is to introduce this algorithm and extend it to solve unconstrained nonconvex nonsmooth optimization problems. At the end of the article, we implement the Proximal Bundle algorithm for solving nonconvex optimization problems in the MatLab software and present the results of running the algorithm for several examples.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">الگوریتم تقریبی دسته‌ای جزء الگوریتم‌های مناسب برای حل مسائل بهینه‌سازی ناهموار است. در ابتدا این الگوریتم برای حل مسائل بهینه‌سازی نامقیدِ ناهموارِ محدب معرفی و پس از آن در طی سال‌ها برای حل مسائل مختلف گسترش داده شد. هدف این مقاله معرفی این الگوریتم و گسترش آن برای حل مسائل بهینه‌سازی ناهموار نامحدب نامقید است. در پایان مقاله الگوریتم تقریبی دسته‌ای برای حل مسائل نامحدب در نرم‌افزار ‎MatLab‎ را کدنویسی و نتایج حاصل از اجرای الگوریتم را برای چند مثال ارائه می‌کنیم.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">بهینه‌سازی ناهموار</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">بهینه‌سازی نامحدب</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">الگوریتم تقریبی دسته‌ای</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://math-sci.ui.ac.ir/article_25682_130e9fcfa2cb97526585871c916cca29.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
