論文の概要: A Sequential Quadratic Programming Method with High Probability Complexity Bounds for Nonlinear Equality Constrained Stochastic Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00477v2
• Date: Sun, 06 Oct 2024 02:55:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:11:31.384633
• Title: A Sequential Quadratic Programming Method with High Probability Complexity Bounds for Nonlinear Equality Constrained Stochastic Optimization
• Title（参考訳）: 非線形等式制約確率最適化のための確率複雑度境界を持つ逐次準計画法
• Authors: Albert S. Berahas, Miaolan Xie, Baoyu Zhou,
• Abstract要約: 制約関数値と導関数は利用可能であると仮定されるが、対象関数とその関連する導関数のプログラミング近似のみを計算することができる。 1次定常性を近似するためにアルゴリズムの反復複雑性に縛られる高い確率が導出される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3814052021083354
• License:
• Abstract: A step-search sequential quadratic programming method is proposed for solving nonlinear equality constrained stochastic optimization problems. It is assumed that constraint function values and derivatives are available, but only stochastic approximations of the objective function and its associated derivatives can be computed via inexact probabilistic zeroth- and first-order oracles. Under reasonable assumptions, a high-probability bound on the iteration complexity of the algorithm to approximate first-order stationarity is derived. Numerical results on standard nonlinear optimization test problems illustrate the advantages and limitations of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 非線形等式制約付き確率最適化問題の解法として,ステップ探索逐次2次計画法を提案する。 制約関数の値と導関数は利用可能であると仮定されるが、対象関数とその関連する導関数の確率近似のみは、不正確な確率零点と一階のオラクルによって計算できる。 合理的な仮定の下では、アルゴリズムの反復複雑性に縛られ、一階の定常性を近似する高い確率が導出される。 標準非線形最適化試験問題の数値計算結果は,提案手法の利点と限界を示している。

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