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22.05.2019 | Original Paper | Ausgabe 4/2020

Numerical Algorithms 4/2020

Convergence analysis of positive-indefinite proximal ADMM with a Glowinski’s relaxation factor

Zeitschrift:
Numerical Algorithms > Ausgabe 4/2020
Autoren:
Jiawei Chen, Yiyun Wang, Hongjin He, Yibing Lv
Wichtige Hinweise

Publisher’s note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In this paper, we propose a modified positive-indefinite proximal linearized ADMM (PIPL-ADMM) with a larger Glowinski’s relaxation factor for solving two-block linearly constrained separable convex programming by variational inequality technique. We investigate the internal relationships between the step size coefficient and the penalty coefficient to identify the convergence of PIPL-ADMM. The convergence of PIPL-ADMM and its convergence rate measured by the iteration complexity are established in the ergodic case. Numerical experiments are reported to illustrate the efficiency of the proposed methods.

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