Iteration Complexity of a Proximal Augmented Lagrangian Method for Solving Nonconvex Composite Optimization Problems with Nonlinear Convex Constraints
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes and analyzes a proximal augmented Lagrangian (NL-IAPIAL) method for solving constrained nonconvex composite optimization problems, where the constraints are smooth and convex with respect to the order given by a closed convex cone. Each NL-IAPIAL iteration consists of inexactly solving a proximal augmented Lagrangian subproblem by an accelerated composite gradient method followed by a Lagrange multiplier update. Under some mild assumptions, a complexity bound for NL-IAPIAL to obtain an approximate stationary solution of the problem is also derived. Numerical experiments are also given to illustrate the computational efficiency of the proposed method. Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Grant PGSD3-516700-2018]; Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico [Grant 312559/2019-4]; Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás; Office of Naval Research [Grant N00014-18-1-2077]; Exascale Computing Project [Grant 17-SC-20-SC]; Air Force Office of Scientific Research [Grant FA9550-22-1-0088]; UT-Battelle, LLC [Grant DE-AC05-00OR22725].
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle