A modified inertial proximal minimization algorithm for structured nonconvex and nonsmooth problem

We introduce an enhanced inertial proximal minimization algorithm tailored for a category of structured nonconvex and nonsmooth optimization problems. The objective function in question is an aggregation of a smooth function with an associated linear operator, a nonsmooth function dependent on an in...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Journal of inequalities and applications Jg. 2024; H. 1; S. 124 - 23
Hauptverfasser:	Xue, Zhonghui, Ma, Qianfeng
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Cham Springer International Publishing 20.09.2024 Springer Nature B.V SpringerOpen
Schlagworte:	Algorithms Analysis Applications of Mathematics Approximation Dependent variables Independent variables Kurdyka–Łojasiewicz property Linear operators Mathematics Mathematics and Statistics Nonconvex-nonsmooth optimization Optimization Parameter modification Proximal minimization algorithm Weak inertial 49K99 Kurdyka–Łojasiewicz property 49J53 Nonconvex-nonsmooth optimization Weak inertial Proximal minimization algorithm
ISSN:	1029-242X, 1025-5834, 1029-242X
Online-Zugang:	Volltext
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