Exploiting sparsity in the coefficient matching conditions in sum-of-squares programming using ADMM
This letter introduces an efficient first-order method based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) to solve semidefinite programs arising from sum-of-squares (SOS) programming. We exploit the sparsity of the coefficient matching conditions when SOS programs are formulated in the...
প্রধান লেখক: | Zheng, Y, Fantuzzi, G, Papachristodoulou, A |
---|---|
বিন্যাস: | Journal article |
প্রকাশিত: |
IEEE
2017
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Fast ADMM for sum-of-squares programs using partial orthogonality
অনুযায়ী: Zheng, Y, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2018) -
Fast ADMM for semidefinite programs with chordal sparsity
অনুযায়ী: Zheng, Y, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2017) -
Decomposition and completion of sum-of-squares matrices
অনুযায়ী: Zheng, Y, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2018) -
Sparse sum-of-squares (SOS) optimization: A bridge between DSOS/SDSOS and SOS optimization for sparse polynomials
অনুযায়ী: Zheng, Y, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019) -
Fast ADMM for homogeneous self-dual embeddings of sparse SDPs
অনুযায়ী: Zheng, Y, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2016)