A Proximal Multiplier Method for Convex Separable Symmetric Cone Optimization

Erik Alex Papa Quiroz, Julio López Luis, Miguel Cano Lengua

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Resumen

This work is devoted to the study of a proximal decomposition algorithm for solving convex symmetric cone optimization with separable structures. The algorithm considered is based on a decomposition method and proximal distances. Under suitable assumptions, we prove that each limit point of the primal-dual sequences generated by the algorithm solves the problem. Finally, the global convergence is established.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaProceedings of the 2020 5th International Conference on Multimedia Systems and Signal Processing, ICMSSP 2020
EditorialICST
Páginas92-97
Número de páginas6
ISBN (versión digital)9781450377485
DOI
EstadoPublicada - 28 may 2020
Evento5th International Conference on Multimedia Systems and Signal Processing, ICMSSP 2020 - Chengdu, China
Duración: 28 may 202030 may 2020

Serie de la publicación

NombrePervasiveHealth: Pervasive Computing Technologies for Healthcare
ISSN (versión impresa)2153-1633

Conferencia

Conferencia5th International Conference on Multimedia Systems and Signal Processing, ICMSSP 2020
País/TerritorioChina
CiudadChengdu
Período28/05/2030/05/20

Nota bibliográfica

Publisher Copyright:
© 2020 ACM.

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'A Proximal Multiplier Method for Convex Separable Symmetric Cone Optimization'. En conjunto forman una huella única.

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