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

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Open Journal of Mathematical Optimization Jg. 5; S. 1 - 22
Hauptverfasser:	De Marchi, Alberto, Themelis, Andreas
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Université de Montpellier 09.07.2024
Schlagworte:	interior point methods locally Lipschitz gradient Nonsmooth nonconvex optimization proximal algorithms
ISSN:	2777-5860, 2777-5860
Online-Zugang:	Volltext
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