Effiziente Anderson-beschleunigte iterativ gewichtete ℓ1-Algorithmen für nichtkonvexe und nichtglatte Optimierung

Der Artikel präsentiert einen Anderson-beschleunigten iterativ gewichteten ℓ1-Algorithmus (AAIRL1) zur Lösung nichtkonvexer und nichtglatter Optimierungsprobleme. Der Algorithmus zeigt eine lokale lineare Konvergenzrate, ohne die Kurdyka-Lojasiewicz-Bedingung zu benötigen. Außerdem wird eine global konvergente Version des AAIRL1-Algorithmus eingeführt, die eine klassische nichtmonotone Liniensuche verwendet.