Abstrakt. Detta dokument behandlar ett icke-konvext optimeringsproblem som utvecklas över tiden, och behandlar syntesen och analysen av regulariserade primära-dual gradient metoder för att spåra en Karush-Kuhn-Tucker (KKT) bana. De föreslagna regulariserade primära-dual gradient metoder genomförs på ett löpande sätt, i den meningen att den underliggande optimeringsproblem förändras under iterationer av algoritmerna. För ett problem med två gånger kontinuerligt olika kostnader och begränsningar, och under en generalisering av Mangasarian-Fromovitz begränsning kvalificering, tillräckligt villkor härleds för den löpande algoritmen för att spåra en KKT bana. Dessutom erhålls asymptotiska gränser för spårningsfelet (som en funktion av tidsvariationen för en KKT-bana). En kontinuerlig tidsversion av algoritmen, inramad som ett system med differentialintegrationer, beaktas också och analytiska konvergensresultat härleds. För den kontinuerliga tidsinställningen föreslås en uppsättning tillräckligt många villkor för att KKT-banorna inte ska förväxlas eller slås samman. Illustrativa numeriska resultat inspirerade av en verklig applikation tillhandahålls.
REF utvecklar en kör legaliserad primal-dual gradientalgoritm för att spåra en KKT-bana, och erbjuder asymptotiska gränser på spårningsfelet.
Running Primal-Dual Gradient Method for Time-Varying Nonconvex Problems
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}