Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável
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Data
2014-12-18
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Editor
Universidade Federal de Goiás
Resumo
We consider an optimization problem for which the objective function is the sum of
convex functions, not necessarily differentiable. We study a subgradient method that
executes the iterations incrementally selecting each component function sequentially
and processing the subgradient iteration individually. We analyze different alternatives
for choosing the step length, highlighting the convergence properties for each case. We
also analyze the incremental model in other methods, considering proximal iteration and
combinations of subgradient and proximal iterations. This incremental approach has been
very successful when the number of component functions is large.
Descrição
Citação
ADONA, V. A. Método subgradiente incremental para otimização convexa não diferenciável. 2014. 66 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2014.