Ghost Penalties in Nonconvex Constrained Optimization: Diminishing Stepsizes and Iteration Complexity

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F21%3A00347188" target="_blank" >RIV/68407700:21230/21:00347188 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1287/moor.2020.1079" target="_blank" >https://doi.org/10.1287/moor.2020.1079</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1287/moor.2020.1079" target="_blank" >10.1287/moor.2020.1079</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Ghost Penalties in Nonconvex Constrained Optimization: Diminishing Stepsizes and Iteration Complexity

Popis výsledku v původním jazyce

We consider nonconvex constrained optimization problems and propose a new approach to the convergence analysis based on penalty functions. We make use of classical penalty functions in an unconventional way, in that penalty functions only enter in the theoretical analysis of convergence while the algorithm itself is penalty free. Based on this idea, we are able to establish several new results, including the first general analysis for diminishing stepsize methods in nonconvex, constrained optimization, showing convergence to generalized stationary points, and a complexity study for sequential quadratic programming–type algorithms.

Název v anglickém jazyce

Ghost Penalties in Nonconvex Constrained Optimization: Diminishing Stepsizes and Iteration Complexity

Popis výsledku anglicky

We consider nonconvex constrained optimization problems and propose a new approach to the convergence analysis based on penalty functions. We make use of classical penalty functions in an unconventional way, in that penalty functions only enter in the theoretical analysis of convergence while the algorithm itself is penalty free. Based on this idea, we are able to establish several new results, including the first general analysis for diminishing stepsize methods in nonconvex, constrained optimization, showing convergence to generalized stationary points, and a complexity study for sequential quadratic programming–type algorithms.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Mathematics of Operations Research

ISSN

0364-765X

e-ISSN

1526-5471

Svazek periodika

46

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

33

Strana od-do

595-627

Kód UT WoS článku

000682737000008

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85110116155