Résultat de recherche par an
Résultat de recherche par an
Coralia Cartis, Nick I. Gould, Philippe L. Toint
Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revue › Article › Revue par des pairs
Adaptive cubic regularization methods have emerged as a credible alternative to linesearch and trust-region for smooth nonconvex optimization, with optimal complexity amongst second-order methods. Here we consider a general/new class of adaptive regularization methods that use first- or higher-order local Taylor models of the objective regularized by a(ny) power of the step size and applied to convexly constrained optimization problems. We investigate the worst-case evaluation complexity/global rate of convergence of these algorithms, when the level of sufficient smoothness of the objective may be unknown or may even be absent. We find that the methods accurately reflect in their complexity the degree of smoothness of the objective and satisfy increasingly better bounds with improving model accuracy. The bounds vary continuously and robustly with respect to the regularization power and accuracy of the model and the degree of smoothness of the objective.
langue originale | Anglais |
---|---|
Pages (de - à) | 595-615 |
Nombre de pages | 21 |
journal | SIAM Journal on Optimization |
Volume | 29 |
Numéro de publication | 1 |
Les DOIs | |
Etat de la publication | Publié - 1 janv. 2019 |
Résultats de recherche: Livre/Rapport/Revue › Livre
Résultats de recherche: Papier de travail › Article de travail
Résultats de recherche: Contribution dans un livre/un catalogue/un rapport/dans les actes d'une conférence › Article dans les actes d'une conférence/un colloque
Philippe Toint (Chercheur visiteur)
Activité: Visite d'une organisation externe › Visite à une institution académique externe