Article Dans Une Revue Journal of Global Optimization Année : 2023

Relaxed-Inertial Proximal Point Type Algorithms for Quasiconvex Minimization

Sorin-Mihai Grad
Felipe Lara
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1158042
Raul Tintaya Marcavillaca
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1158043

Résumé

We propose a relaxed-inertial proximal point type algorithm for solving optimization problems consisting in minimizing strongly quasiconvex functions whose variables lie in finitely dimensional linear subspaces. A relaxed version of the method where the constraint set is only closed and convex is also discussed, and so is the case of a quasiconvex objective function. Numerical experiments illustrate the theoretical results.

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hal-03759660 , version 1 (24-08-2022)

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Sorin-Mihai Grad, Felipe Lara, Raul Tintaya Marcavillaca. Relaxed-Inertial Proximal Point Type Algorithms for Quasiconvex Minimization. Journal of Global Optimization, 2023, 85 (3), pp.615-635. ⟨10.1007/s10898-022-01226-z⟩. ⟨hal-03759660⟩
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