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Bregman 增广拉格朗日法及其加速

最优化与控制 2020-02-18 v1

摘要

我们研究用于求解带线性约束凸问题的 Bregman 增广拉格朗日法(BALM)。对于经典增广拉格朗日法,其收敛速率及其与邻近点法的关系已被充分理解。然而,BALM 的收敛速率在文献中尚未被深入研究。本文分析了 BALM 在原始目标值与可行性违背方面的收敛速率。我们还首次发展了加速 Bregman 邻近点法,将收敛速率从 O(1/k=0T1ηk)O(1/\sum_{k=0}^{T-1}\eta_k) 提升至 O(1/(k=0T1ηk)2)O(1/(\sum_{k=0}^{T-1}\sqrt{\eta_k})^2),其中 {ηk}k=0T1\{\eta_k\}_{k=0}^{T-1} 为邻近参数序列。当应用于线性约束凸规划的对偶问题时,这导出了一种加速 BALM 的构造,其在原始与对偶收敛上均取得改进速率。

关键词

引用

@article{arxiv.2002.06315,
  title  = {Bregman Augmented Lagrangian and Its Acceleration},
  author = {Shen Yan and Niao He},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2002.06315},
  year   = {2020}
}

备注

25 pages, 2 figures