基于惩罚分解的无导数法用于凸可行集上部分可分函数的最小化
最优化与控制
2026-03-13 v3
摘要
本文考虑在凸集上最小化光滑函数的问题，该函数表示为黑箱函数的有限和。为充分利用问题结构，例如当目标函数的各项部分可分、噪声、计算成本高或一阶信息部分不可得时，我们提出一种框架，将惩罚分解方法与无导数线搜索方法结合。在标准假设下，我们表明所提算法定义良好且全局收敛于平稳点。 preliminary numerical experiments的结果表明，该方法在变量数目达成千上万的测试问题上与当前最先进方法相比具有有效性。
引用
@article{arxiv.2503.21631,
title = {Penalty decomposition derivative free method for the minimization of partially separable functions over a convex feasible set},
author = {Francesco Cecere and Matteo Lapucci and Davide Pucci and Marco Sciandrone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.21631},
year = {2026}
}