Newton-Type Alternating Minimization Algorithm for Convex Optimization

We propose a Newton-type alternating minimization algorithm (NAMA) for solving structured nonsmooth convex optimization problems where the sum of two functions is to be minimized, one being strongly convex and the other composed with a linear mapping. The proposed algorithm is a line-search method o...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on automatic control Ročník 64; číslo 2; s. 697 - 711
Hlavní autoři:	Stella, Lorenzo, Themelis, Andreas, Patrinos, Panagiotis
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.02.2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Acceleration Algorithms Computational geometry Continuity (mathematics) Convergence Convergence of numerical methods Convex analysis Convex functions Convexity Gradient methods iterative methods Mapping Minimization optimal control Optimization Penalty function
ISSN:	0018-9286, 1558-2523
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!