Abstrakt. Vi föreslår en inexakt primal-dual utjämningsram för att lösa ett starkt konvext generellt konkav sadelpunktsproblem med icke-bilinjär struktur, med potentiellt ett stort antal komponentfunktioner. Vi utvecklar en probabilistisk version av vårt utjämningsramverk, vilket gör att varje delproblem kan lösas genom randomiserade algoritmer inexakt i förväntan. Dessutom utökar vi både våra deterministiska och probabilistiska ramar för att lösa generellt konvexa och konkava sadelproblem. Jämfört med de befintliga tillvägagångssätten har våra ramar överlägsna första ordningens orakelkomplex, och kan enkelt utnyttja ytterligare regulariteter i problemet. Som en viktig tillämpning illustrerar vi hur effektiva våra ramverk är på de storskaliga konvexa optimeringsproblemen.
I REF är en inexakt primal-dual utjämning ram utvecklad för storskaliga icke-bilinjära sadel punkt problem, där randomiserade algoritmer används för att lösa de primära och dubbla subproblem.
An Inexact Primal-Dual Smoothing Framework for Large-Scale Non-Bilinear Saddle Point Problems
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}