Abstrakt. Vi föreslår en ny subgradientmetod för minimering av icke-smooth konvexa funktioner över ett konvext set. För att påskynda beräkningarna använder vi adaptiva ungefärliga projektioner som endast kräver att vi rör oss inom ett visst avstånd från de exakta projektionerna (som minskar under algoritmens gång). Framför allt kan iteraterna i vår metod vara ogenomförbara under hela förfarandet. Vi tillhandahåller dock villkor som säkerställer konvergens till en optimal genomförbar punkt enligt lämpliga antaganden. Ett konvergensresultat handlar om stegstorlekssekvenser som är fasta a priori. Två andra resultat hanterar dynamiska stegstorlekar av polyaktyp beroende på en lägre eller övre uppskattning av det optimala funktionsvärdet. Dessutom skissar vi kortfattat två tillämpningar: Optimering med konvexa slumpbegränsningar, och att hitta den minsta 1-normlösningen till ett underdefinierat linjärt system, ett viktigt problem i Komprimerad Sensing.
I REF, de inexakta prognoser antas, men dessa prognoser kräver närmar sig den exakta under loppet av algoritmen.
An Infeasible-Point Subgradient Method Using Adaptive Approximate Projections
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}