Original title: Interior-Point Method for Large-Scale l1 Optimization
Translated title: Metoda vnitřních bodů pro velkou řídkou l1 optimalizaci
Authors: Lukšan, Ladislav ; Matonoha, Ctirad ; Vlček, Jan
Document type: Papers
Conference/Event: Programs and Algorithms of Numerical Mathematics /13./, Praha (CZ), 2006-05-28 / 2006-05-31
Year: 2006
Language: eng
Abstract: [eng] [cze]
In this paper, 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 paper confirm efficiency and robustness of the proposed method V tomto článku předkládáme metodu vnitřních bodů pro velkou řídkou l1 optimalizaci. Po krátkém úvodu je uveden kompletní algoritmus spolu s některými implementačními detaily. Dokazujeme, že za standardních slabých předpokladů je tento algoritmus globálně konvergentní. a tedy poměrně obtížné l1 optimalizační problémy lze s úspěchem vyřešit. Výsledky numerických experimentů předvedené v tomto článku potvrzují efektivitu a robustnost předložené metody.
Keywords: computational experiments; interior-point methods; l1 optimization; large-scale optimization; modified Newton methods; nonsmooth optimization; unconstrained optimization
Project no.: CEZ:AV0Z10300504 (CEP), IAA1030405 (CEP)
Funding provider: GA AV ČR
Host item entry: Programs and Algorithms of Numerical Mathematics 13 ( Proceedings of Conference ), ISBN 80-85823-54-3

Institution: Institute of Computer Science AS ČR (web)
Document availability information: Fulltext is available at external website.
External URL: http://www.math.cas.cz/~panm13/proceedings/PANM13proceedings.pdf
Original record: http://hdl.handle.net/11104/0145978

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-37119


The record appears in these collections:
Research > Institutes ASCR > Institute of Computer Science
Conference materials > Papers