Abstrakt. Detta papper analyserar iteration-komplexitet av en kvadratisk straff accelereras inexakt proximal punkt metod för att lösa linjärt begränsade icke konvexa kompositprogram. Mer specifikt är den objektiva funktionen av formen f + h där f är en differential funktion vars lutning är Lipschitz kontinuerlig och h är en sluten konvex funktion med möjligen obegränsad domän. Metoden består i grund och botten av att tillämpa en accelererad inexakt proximal punktmetod för att lösa ungefär en sekvens av kvadrerade subproblem som är förknippade med det linjärt begränsade problemet. Varje delproblem i proximal punktmetoden är i sin tur ungefär löst med en accelererad sammansatt gradient (ACG) metod. Det har visat sig att det föreslagna systemet genererar en ungefärlig stationär punkt i högst O(ρ −3 ) ACG iterationer. Slutligen ges också numeriska resultat som visar hur effektiv den föreslagna metoden är.
Vår metod liknar den i REF genom att använda teknikerna från både den proximala punktmetoden och den kvadratiska straffmetoden.
Complexity of a quadratic penalty accelerated inexact proximal point method for solving linearly constrained nonconvex composite programs
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}