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Autoren:
De Marchi, Alberto 
Dokumenttyp:
Dissertation / Thesis 
Titel:
Augmented Lagrangian and Proximal Methods for Constrained Structured Optimization 
Betreuer:
Gerdts, Matthias, Prof. Dr. rer. nat. 
Gutachter:
Gerdts, Matthias, Prof. Dr. rer. nat.; Kirches, Christian, Prof. Dr. rer. nat. 
Tag der mündlichen Prüfung:
14.06.2021 
Publikationsdatum:
26.07.2021 
Jahr:
2021 
Seiten (Monografie):
107 
Sprache:
Englisch 
Schlagwörter:
Optimierung ; Numerisches Verfahren ; Lagrange-Methode ; Algorithmus ; Gemischt-ganzzahlige Optimierung ; Software ; Hochschulschrift 
Stichwörter:
Augmented Lagrangian; Proximal Methods; Constrained Optimization; Structured Optimization; Mixed-Integer Optimal Control; Switching Time Optimizatiom; Quadratic Programming; Convex Optimization 
Abstract:
This thesis aims at investigating and developing numerical methods for finite dimensional constrained structured optimization problems. These provide a modeling framework for a variety of applications, as they offer a simple yet expressive language to formulate a broad class of problems. An algorithm is proposed that interlaces proximal methods and the augmented Lagrangian scheme. Relying on theoretical results, convergence guarantees are established for nonconvex problems. The inner subproblems...    »
 
DDC-Notation:
519.6 
Fakultät:
Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik 
Institut:
LRT 1 - Institut für Angewandte Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen 
Professur:
Gerdts, Matthias 
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes 
Art der OA-Lizenz:
Creative Commons Attribution 4.0 International License