We introduce and analyze a new family of first-order optimization algorithms which generalizes and unifies both mirror descent and dual averaging. Within the framework of this family, we define new algorithms for constrained optimization that combines the advantages of mirror descent and dual averaging. Our preliminary simulation study shows that these new algorithms significantly outperform available methods in some situations.


翻译:我们引入并分析一阶优化算法的新体系,该算法既概括又统一镜像下沉和双等。 在这个家庭的框架内,我们定义了限制优化的新算法,将镜影下沉和双等的优势结合起来。我们的初步模拟研究表明,这些新算法在某些情况下大大优于现有方法。

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