肯尼思·兰格;凯文·凯斯。 近距离算法。 （英语） Zbl 1373.90177号 Jang，Sun Young（编辑）等人，《国际数学家大会会议记录》（ICM 2014），韩国首尔，2014年8月13日至21日。第四卷：特邀讲座。首尔：KM Kyung Moon Sa（ISBN 978-89-6105-807-0/hbk；978-89-6105-803-2/套）。95-116 (2014). 总结：MM原理是一种用于创建满足上升或下降特性的优化算法的设备。当前的调查强调了MM原理在非线性规划中的作用。对于光滑函数，可以基于尺度Bregmann势垒构造自适应内点方法。该算法不遵循中心路径。对于受非光滑约束的凸规划，可以将精确惩罚方法与距离优化相结合，创建通用算法，即使在离散优化中也是有效的。这些近距离算法是高度模块化的，并简化为集合投影和近距离映射，这两种技术在优化中都得到了很好的理解。我们说明了线性规划、二进制分段线性规划、非负二次规划、回归、矩阵补全和逆稀疏协方差估计的可能性。关于整个系列，请参见[Zbl 1314.00106号]. 引用于2文件 MSC公司： 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 65立方厘米60 统计学中的计算问题（MSC2010） 65千5 数值数学规划方法 关键词：多数化;凸性;精确惩罚法;计算统计学 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Lange}和\textit{K.L.Keys}，摘自：国际数学家大会会议记录（ICM 2014），韩国首尔，2014年8月13-21日。第四卷：特邀讲座。首尔：KM Kyung Moon Sa.95--116（2014；Zbl 1373.90177） 全文： arXiv公司