Sammanfattning Överväg problemet med att minimera det förväntade värdet av en kostnadsfunktion parameteriserad av en slumpmässig variabel. Den klassiska prov genomsnittliga approximation (SAA) metod för att lösa detta problem kräver minimering av ett ensemble genomsnitt av målet i varje steg, som kan vara dyrt. I detta dokument föreslår vi en stokastisk successiv överbunden minimeringsmetod (SSUM) som minimerar ett ungefärligt ensemblemedelvärde vid varje iteration. För att säkerställa konvergens och för att underlätta beräkning kräver vi att det ungefärliga ensemblemedelvärdet är en lokalt snäv övre gräns för den förväntade kostnadsfunktionen och är lätt att optimera. De viktigaste bidragen i detta arbete är utveckling och analys av SSUM-metoden samt dess tillämpningar inom linjär transceiverdesign för trådlösa kommunikationsnät och online-lexikoninlärning. Med hjälp av SSUM-ramverket utökar vi dessutom den klassiska stokastiska (sub-)gradientmetoden (SG) till att minimera en icke-smooth icke-konvex objektiv funktion och etablera dess konvergens.
Den stokastiska successiva övre gränsen minimering (SSUM) algoritm REF medelvärder information från surrogatfunktioner som samlats in under iterationer.
A Stochastic Successive Minimization Method for Nonsmooth Nonconvex Optimization with Applications to Transceiver Design in Wireless Communication Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}