Augmented Lagrangians with constrained subproblems and convergence to second-order stationary points

Autor(es)

Birgin, E. G. ^[1] ; Haeser, G. ^{[2, 3]} ; Ramos, A. ^[4]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Sao Paulo, Inst Math & Stat, Dept Comp Sci, Rua Matao 1010, Cidade Univ, BR-05508090 Sao Paulo, SP - Brazil

^[2] Univ Sao Paulo, Inst Math & Stat, Dept Appl Math, Rua Matao 1010, Cidade Univ, BR-05508090 Sao Paulo, SP - Brazil

^[3] Stanford Univ, Dept Management Sci & Engn, Stanford, CA 94305 - USA

^[4] Univ Fed Parana, Dept Math, Curitiba, PR - Brazil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS; v. 69, n. 1, p. 51-75, JAN 2018.
• Citações Web of Science: 6

Resumo

Augmented Lagrangian methods with convergence to second-order stationary points in which any constraint can be penalized or carried out to the subproblems are considered in this work. The resolution of each subproblem can be done by any numerical algorithm able to return approximate second-order stationary points. The developed global convergence theory is stronger than the ones known for current algorithms with convergence to second-order points in the sense that, besides the flexibility introduced by the general lower-level approach, it includes a loose requirement for the resolution of subproblems. The proposed approach relies on a weak constraint qualification, that allows Lagrange multipliers to be unbounded at the solution. It is also shown that second-order resolution of subproblems increases the chances of finding a feasible point, in the sense that limit points are second-order stationary for the problem of minimizing the squared infeasibility. The applicability of the proposed method is illustrated in numerical examples with ball-constrained subproblems. (AU)

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