I detta papper analyserar vi beteendet hos den alternerande riktningsmetoden av multiplikatorer (ADMM), för att lösa en familj av icke konvexa problem. Vi inriktar oss på det välkända samförståndet och de svåra problemen, som båda har en bred tillämpning i signalprocessen. Vi visar att i närvaro av icke konvex objektiv funktion, klassiska ADMM kan nå uppsättningen av stationära lösningar för dessa problem, om stegen väljs tillräckligt stor. En intressant konsekvens av vår analys är att ADMM konvergerar för en familj av delningsproblem, oberoende av antalet block eller konvexiteten i den objektiva funktionen. Vår analys är i stort sett tillämplig på många ADMM-varianter med proximala uppdateringsregler och olika flexibla blockurvalsregler.
Alternativa riktning metod för multiplikatorer (ADMM) algoritm är en mogen och effektiv beräkningsmetod för att lösa optimeringsproblem, särskilt för distribuerade konvexa optimeringsproblem REF.
Convergence analysis of alternating direction method of multipliers for a family of nonconvex problems
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}