Trust-Region Interior-Point Method for Large Sparse l1 Optimization

0089675 - ÚI 2008 RIV GB eng J - Journal Article
Lukšan, Ladislav - Matonoha, Ctirad - Vlček, Jan
Trust-Region Interior-Point Method for Large Sparse l1 Optimization.
[Metoda vnitřních bodů s lokálně omezeným krokem pro rozsáhlou řídkou l1 optimalizaci.]
Optimization Methods & Software. Roč. 22, č. 5 (2007), s. 737-753. ISSN 1055-6788. E-ISSN 1029-4937
R&D Projects: GA AV ČR IAA1030405; GA ČR GP201/06/P397
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10300504
Keywords : unconstrained optimization * large-scale optimization * non-smooth optimization * l1 optimization * interior-point methods * modified Newton methods * computational experiments
Subject RIV: BA - General Mathematics
Impact factor: 0.554, year: 2007

In this article, we propose an interior-point method for large sparse l1 optimization. After a short introduction, the complete algorithm is introduced and some implementation details are given. We prove that this algorithm is globally convergent under standard mild assumptions. Thus, relatively difficult l1 optimization problems can be solved successfully. The results of computational experiments given in this article confirm efficiency and robustness of the proposed method.

V článku předkládáme metodu vnitřních bodů pro rozsáhlou řídkou l1 optomalizaci. Po krátkém úvodu je uveden komletní algoritmus a některé detaily jeho implementace. Dokazujeme, že tento algoritmus je globálně konvergentní za standardních slabých předpokladů. Tímto způsobem lze relativně obtížnou úlohu l1 optimalizace úspěšně řešit. Výsledky výpočetních experimentů uvedené v článku potvrzují efektivitu předložené metody.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0150814