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Journal of global optimization, 2019-01, Vol.73 (1), p.83-112
2019

Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
A Lyapunov-type approach to convergence of the Douglas–Rachford algorithm for a nonconvex setting
Ist Teil von
  • Journal of global optimization, 2019-01, Vol.73 (1), p.83-112
Ort / Verlag
New York: Springer US
Erscheinungsjahr
2019
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
  • The Douglas–Rachford projection algorithm is an iterative method used to find a point in the intersection of closed constraint sets. The algorithm has been experimentally observed to solve various nonconvex feasibility problems; an observation which current theory cannot sufficiently explain. In this paper, we prove convergence of the Douglas–Rachford algorithm in a potentially nonconvex setting. Our analysis relies on the existence of a Lyapunov-type functional whose convexity properties are not tantamount to convexity of the original constraint sets. Moreover, we provide various nonconvex examples in which our framework proves global convergence of the algorithm.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISSN: 0925-5001
eISSN: 1573-2916
DOI: 10.1007/s10898-018-0677-3
Titel-ID: cdi_proquest_journals_2058282171

Weiterführende Literatur

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