A study on augmented Lagrangian-based splitting methods for separable convex programming
Convex programming has played an important role in studying a wide class of applications arising from computer science, statistics, industrial engineering, and management. Moreover, the advent of big-data analytics has resulted in very large-scale structural convex programming problems, thereby nece...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Wang, Kai |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Jitamitra Desai |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
اللغة: | English |
منشور في: |
2017
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://hdl.handle.net/10356/73066 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A Two-Phase Augmented Lagrangian Method For Convex Composite Quadratic Programming
بواسطة: LI XUDONG
منشور في: (2015) -
AUGMENTED LAGRANGIAN BASED ALGORITHMS FOR CONVEX OPTIMIZATION PROBLEMS WITH NON-SEPARABLE L1-REGULARIZATION
بواسطة: GONG ZHENG
منشور في: (2013) -
Lagrangian relaxation for large-scale multi-agent planning
بواسطة: GORDON, Geoff, وآخرون
منشور في: (2012) -
Lagrangian relaxation for large-scale multi-agent planning
بواسطة: GORDON, Geoff, وآخرون
منشور في: (2012) -
An inexact spectral bundle method and error bounds for convex quadratic symmetric cone programming
بواسطة: Lin, Hui Ling
منشور في: (2012)