論文の概要: Comparing different subgradient methods for solving convex optimization
problems with functional constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01045v1
- Date: Mon, 4 Jan 2021 16:09:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-12 04:37:29.062082
- Title: Comparing different subgradient methods for solving convex optimization
problems with functional constraints
- Title(参考訳): 関数的制約を伴う凸最適化問題の解法の比較
- Authors: Thi Lan Dinh and Ngoc Hoang Anh Mai
- Abstract要約: 複雑性を伴う標準凸最適化問題に対する双対部分勾配法と主双対部分勾配法を提案する。
本手法の効率は,他の手法との比較において数値的に説明される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We provide a dual subgradient method and a primal-dual subgradient method for
standard convex optimization problems with complexity
$\mathcal{O}(\varepsilon^{-2})$ and $\mathcal{O}(\varepsilon^{-2r})$, for all
$r> 1$, respectively. They are based on recent Metel-Takeda's work in
[arXiv:2009.12769, 2020, pp. 1-12] and Boyd's method in [Lecture notes of
EE364b, Stanford University, Spring 2013-14, pp. 1-39]. The efficiency of our
methods is numerically illustrated in a comparison to the others.
- Abstract(参考訳): すべての$r> 1$に対して、複雑性 $\mathcal{O}(\varepsilon^{-2})$ と $\mathcal{O}(\varepsilon^{-2r})$ の標準凸最適化問題に対する双対劣次法と原始双対劣次法を提供する。
彼らは最近の[arXiv:2009.12769, 2020, pp]におけるMetel-Takedaの業績に基づいている。
1-12] and boyd's method in [lecture notes of ee364b, stanford university, spring 2013-14, pp。
1-39].
本手法の効率は,他の手法との比較において数値的に説明される。
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