論文の概要: tvopt: A Python Framework for Time-Varying Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07119v2
• Date: Wed, 8 Sep 2021 13:42:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 08:07:15.658978
• Title: tvopt: A Python Framework for Time-Varying Optimization
• Title（参考訳）: tvopt: 時間変数最適化のためのPythonフレームワーク
• Authors: Nicola Bastianello
• Abstract要約: tvoptは、時間変化(またはオンライン)最適化アルゴリズムのプロトタイピングとベンチマークのためのPythonフレームワークである。 tvoptは集中的なオンライン問題と分散オンライン問題の両方を定義する機能を提供します。 このフレームワークは、オンラインソルバの精度を向上させるための予測戦略を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.218340575383456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces tvopt, a Python framework for prototyping and benchmarking time-varying (or online) optimization algorithms. The paper first describes the theoretical approach that informed the development of tvopt. Then it discusses the different components of the framework and their use for modeling and solving time-varying optimization problems. In particular, tvopt provides functionalities for defining both centralized and distributed online problems, and a collection of built-in algorithms to solve them, for example gradient-based methods, ADMM and other splitting methods. Moreover, the framework implements prediction strategies to improve the accuracy of the online solvers. The paper then proposes some numerical results on a benchmark problem and discusses their implementation using tvopt. The code for tvopt is available at https://github.com/nicola-bastianello/tvopt.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時間変化(あるいはオンライン)最適化アルゴリズムのプロトタイピングとベンチマークを行うPythonフレームワークであるtvoptを紹介する。 本稿は,tvoptの開発を知らせる理論的アプローチについて述べる。 次に、フレームワークの異なるコンポーネントと、時間変化のある最適化問題のモデリングと解決に使用する使用について論じる。 特に、tvoptは、集中型と分散型のオンライン問題の両方を定義する機能と、それらを解決するための組み込みアルゴリズムの集合、例えば勾配ベースのメソッド、admm、その他の分割メソッドを提供する。 さらに,このフレームワークは,オンラインソルバの精度を向上させるための予測戦略を実装している。 次に、ベンチマーク問題に関する数値的な結果を提案し、tvoptを用いた実装について論じる。 tvoptのコードはhttps://github.com/nicola-bastianello/tvoptで入手できる。

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