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【24h】

Generalized weak sharp minima in cone-constrained convex optimization with applications

机译:锥约束凸优化中的广义弱尖极小值及其应用

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摘要

In this paper, we consider convex optimization problems with cone constraints (CPC in short). We study generalized weak sharp minima properties for (CPC) in the Banach space and Hilbert space settings, respectively. Some criteria and characterizations for the solution set to be a set of generalized weak sharp minima for (CPC) are derived. As an application, we propose an algorithm for (CPC) in the Hilbert space setting. Convergence analysis of this algorithm is given.
机译:在本文中,我们考虑了具有锥约束的凸优化问题(简称CPC)。我们分别研究了Banach空间和Hilbert空间设置中(CPC)的广义弱尖锐极小性质。推导了一些解决方案的标准和特征,该解决方案集是(CPC)的一组广义弱尖锐最小值。作为一种应用,我们提出了希尔伯特空间设置中的(CPC)算法。给出了该算法的收敛性分析。

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