論文の概要: First-Order Dynamic Optimization for Streaming Convex Costs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07925v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 22:41:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 11:31:15.211174
• Title: First-Order Dynamic Optimization for Streaming Convex Costs
• Title（参考訳）: ストリーミング凸コストの一階動的最適化
• Authors: M. Rostami, H. Moradian, and S. S. Kia
• Abstract要約: 最適解を有界誤差で追従する手法を開発する。 本アルゴリズムはコスト関数の1次微分を用いてのみ実行される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a set of novel optimization algorithms for solving a class of convex optimization problems with time-varying streaming cost function. We develop an approach to track the optimal solution with a bounded error. Unlike the existing results, our algorithm is executed only by using the first-order derivatives of the cost function which makes it computationally efficient for optimization with time-varying cost function. We compare our algorithms to the gradient descent algorithm and show why gradient descent is not an effective solution for optimization problems with time-varying cost. Several examples including solving a model predictive control problem cast as a convex optimization problem with a streaming time-varying cost function demonstrate our results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列ストリーミングコスト関数を用いた凸最適化問題を解くための新しい最適化アルゴリズムを提案する。 最適解を境界付き誤差で追跡する手法を開発した。 既存の結果とは異なり、このアルゴリズムはコスト関数の一階微分を用いることでのみ実行され、時間変動コスト関数による最適化の計算効率が向上する。 本アルゴリズムを勾配降下アルゴリズムと比較し,勾配降下が時間的変動コストを伴う最適化問題に有効な解でない理由を示す。 ストリーミング時間変動コスト関数を用いた凸最適化問題としてキャストされるモデル予測制御問題の解法など,いくつかの例から結果が得られた。

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