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On complexity and convergence of high-order coordinate descent algorithms for smooth nonconvex box-constrained minimization

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Autor(es):
Amaral, V. S. ; Andreani, R. ; Birgin, E. G. ; Marcondes, D. S. ; Martinez, J. M.
Número total de Autores: 5
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: Journal of Global Optimization; v. 84, n. 3, p. 35-pg., 2022-04-28.
Resumo

Coordinate descent methods have considerable impact in global optimization because global (or, at least, almost global) minimization is affordable for low-dimensional problems. Coordinate descent methods with high-order regularized models for smooth nonconvex box-constrained minimization are introduced in this work. High-order stationarity asymptotic convergence and first-order stationarity worst-case evaluation complexity bounds are established. The computer work that is necessary for obtaining first-order epsilon-stationarity with respect to the variables of each coordinate-descent block is O(epsilon(-(p+1)/p)) whereas the computer work forgetting first-order epsilon-stationarity with respect to all the variables simultaneously is O(epsilon(-(p+1))). Numerical examples involving multidimensional scaling problems are presented. The numerical performance of the methods is enhanced by means of coordinate-descent strategies for choosing initial points. (AU)

Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
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Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 16/01860-1 - Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes, programação da produção, roteamento, localização e suas integrações em contextos industriais e logísticos
Beneficiário:Reinaldo Morabito Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 18/24293-0 - Métodos computacionais de otimização
Beneficiário:Sandra Augusta Santos
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático