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20220519 张立卫 A stochastic linearized proximal method of multipliers for convex stochastic optimization with expectation constraints

发布时间:2022-05-16 15:44    浏览次数:    来源:

数学优化及其应用系列报告

    A stochastic linearized proximal method of multipliers for convex stochastic optimization with expectation constraints

报告专家: 张立卫 教授 (大连理工大学数学科学学院)

邀请人:陈亮

时间:2022年5月19日 (星期四) 8:00-9:00 AM

报告形式:在线报告(腾讯会议)

腾讯会议号:180 948 585

入会链接:https://meeting.tencent.com/dm/9MujBL1JbFOd

报告摘要

    This talk considers the problem of minimizing a convex expectation function with a set of inequality convex ex-

pectation constraints. We present a computable stochastic approximation type algorithm, namely the stochastic

linearized proximal method of multipliers, to solve this convex stochastic optimization problem. This algorithm

can be roughly viewed as a hybrid of stochastic approximation and the traditional proximal method of multipli-

ers. Under mild conditions, we show that this algorithm exhibits O(K−1/2) expected convergence rates for both

objective reduction and constraint violation if parameters in the algorithm are properly chosen, where K denotes

the number of iterations. Moreover, we show that, with high probability, the algorithm has O(log(K)K−1/2) con-

straint violation bound and O(log(K)3/2K−1/2) objective bound. Some preliminary numerical results demonstrate

the performance of the proposed algorithm.

专家简介

    张立卫教授,大连理工大学数学科学学院运筹学与控制论业博士生指导教师,金融数学与保险精算专业博士生指导教师。

他于1989年,1992年,1998年分别在大连理工大学获得理学学士,硕士,博士学位,1999-2001在中科院计算数学所从事博士后工作。 目前的

研究兴趣是“矩阵优化”,“随机规划”与“均衡优化”。

    他完成和主持自然科学基金面上基金多项,重点基金子课题两项。 在国际顶级期刊 Math. Programming, Operations Research, SIAM J. 

Optimization, Mathematics of Operations Research, Mathematics of Computa-tion 发表论文10余篇,2020年获得中国运筹学会运筹研究奖,

现任中国运筹学会常务理事,中国运筹学会数学规划分会副理事长,中国运筹学会金融工程与金融风险管理分会副理事长,《JAPOR》和《运筹学

学报》编委。


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