A Proximal Bundle Method with Approximate Subgradient Linearizations

Szczegóły
Opis

Tytuł:: A Proximal Bundle Method with Approximate Subgradient Linearizations
Raport Badawczy = Research Report ; RB/65/2004
Autorzy:: Kiwiel, Krzysztof
Słowa kluczowe:: Approximate subgradients
Lagrangian relaxation
Convex programming
Nondifferentiable optimization
Proximal bundle methods
Data publikacji:: 2004
Wydawca:: Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk
Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences
Język:: angielski
Linki:: https://rcin.org.pl/dlibra/publication/edition/139602/content Link otwiera się w nowym oknie
Prawa:: Creative Commons Attribution BY 4.0 license
Licencja Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
Źródło:: RB-2004-65
Dostawca treści:: RCIN - Repozytorium Cyfrowe Instytutów Naukowych
: Książka

Przejdź do źródła

18 pages ; 21 cm

The paper presents a proximal bundle method for minimizing a convex function f over a closed convex set. It only requires evaluating f and its subgradients with an accuracy e > 0, which is fixed but possibly unknown. It asymptotically finds points that are e-optimal. When applied to Lagrangian relaxation, it allows for e-accurate solutions of Lagrangian subproblems, and finds e-optimal solutions of convex programs.

Bibliography p. 17-18

18 stron ; 21 cm

Bibliografia s. 17-18

Informacja

A Proximal Bundle Method with Approximate Subgradient Linearizations