Sammanfattning Nyligen har multiplikatormetoden (ADMM) fått intensiv uppmärksamhet från ett brett spektrum av områden. Det generaliserade ADMM (GADMM) som Eckstein och Bertsekas föreslår är ett effektivt och enkelt accelerationssystem för ADMM. I detta dokument tar vi en djupare titt på den linjäriserade versionen av GADMM där ett av dess underproblem tillnärmas genom en linjäriseringsstrategi. Denna linjäriserade version är särskilt effektiv för ett antal tillämpningar som uppstår från olika områden. Teoretiskt visar vi den värsta graden av O(1/k) konvergens mätt med iterationskomplexet (k representerar iterationsräknaren) i både ergodiska och ickeergodiska sinnen för den linjäriserade versionen av GADMM. Numeriskt visar vi effektiviteten i denna linjäriserade version av GADMM genom några ganska nya och kärntillämpningar inom statistisk inlärning. Kodpaket i Matlab för dessa applikationer utvecklas också.
För den allmänna avslappnade ADMM-formuleringen tillhandahålls en O(1/k)-konvergensgrad under milda förhållanden REF.
Generalized alternating direction method of multipliers: new theoretical insights and applications
{'venue': 'Mathematical programming computation', 'journal': 'Mathematical programming computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}