This book is devTedTo a dTailed Tudy ofThe subgradieT projeTion mThod and Ts variaTs for convex oTimizTion problems overThe solTion sTs of common fixed poiT problems and convex feasibilTy problems.These oTimizTion problems are inveTigTedTo dTermine good solTions oTained by differeT versions ofThe subgradieT projeTion algorThm inThe presence of sufficieTly small compTTional errors.The use of seleTed algorThms is highligTed includingThe CimminoType subgradieT,The TerTivesubgradieT, andThedynamic Tring-averaging subgradieT. All resuTs preseTed are new. OTimizTion problems whereThe underlying conTraiTs areThe solTion sTs of Ther problems, frequeTly occur in applied mThemTics.The reader should nT missThe seTion in ChaTer 1 which considers some examples arising inThe real world applicTions.The problems discussed have an impoTaT impaT in oTimizTionTheory as well.The book will be useful for researches iTereTed inThe oTimizTionTheory and Ts applicTions.

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