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来源类型Monograph (IIASA Working Paper)
规范类型论文
Augmented Lagrangian Decomposition for Sparse Convex Optimization.
Ruszczynski A
发表日期1992
出版者IIASA, Laxenburg, Austria: WP-92-075
出版年1992
语种英语
摘要A decomposition method for large-scale convex optimization problems with block-angular structure and many linking constraints is analyzed. The method is based on a separable approximation of the augmented Lagrangian function. Weak global convergence of the method is proved and speed of convergence analysed. It is shown that convergence properties of the method are heavily dependent on sparsity of the linking constraints. Application to large scale linear programming and stochastic programming is discussed.
主题Adaption and Optimization (ADO)
URLhttp://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/3624/
来源智库International Institute for Applied Systems Analysis (Austria)
资源类型智库出版物
条目标识符http://119.78.100.153/handle/2XGU8XDN/124010
推荐引用方式
GB/T 7714
Ruszczynski A. Augmented Lagrangian Decomposition for Sparse Convex Optimization.. 1992.
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文件名: WP-92-075.pdf
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