An interior proximal gradient method for nonconvex optimization

We consider structured minimization problems subject to smooth inequality constraints and present a flexible algorithm that combines interior point (IP) and proximal gradient schemes. While traditional IP methods cannot cope with nonsmooth objective functions and proximal algorithms cannot handle co...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	arXiv.org
Hauptverfasser:	De Marchi, Alberto, Themelis, Andreas
Format:	Paper
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 29.01.2024
Schlagworte:	Algorithms Asymptotic properties Optimization
ISSN:	2331-8422
Online-Zugang:	Volltext
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