適応的ステップサイズを用いた制約付き最適化のためのランダム化実行可能性手法

要約

投影が困難な多数の凸制約を持つ最適化問題に対し、目的関数を最小化しつつ制約を満たす新しいランダム化アルゴリズムを提案。目的関数の性質（強凸・平滑、または非平滑な凸）に応じた適応的なステップサイズ戦略を導入し、期待値において線形または$O(1/\sqrt{T})$の収束率を理論的に保証した。QCQPやSVMでの有効性も実証。

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