优化 | 大规模锥优化之Splitting Conic Solver(SCS)


『运筹OR帷幄』原创
作者:门泊东吴
编者按
介绍一个基于ADMM的求解大规模锥优化问题的分布式算法:Splitting Conic Solver(SCS) , 以及其中用到的Homogeneous Self-Dual Embedding 。
优化领域小学生来报道 , 我之前写过一篇文章 , 介绍了多核学习(Multiple Kernel Learning)中的优化问题 , 主要是convex QCQP(quadratically constrained quadratic program)和SDP(semidefinite program) , 有朋友私信和我讨论具体怎么解这些QCQP和SDP , 因为如果problem size很大 , 这些问题其实并不好解 。 在原paper[1]里 , 作者只是把MKL问题建模成了这些优化问题 , 并没有探讨太多具体的解法 , 因为这不是他们主要的contribution;我check了一下他们的numerical experiment , 几个从UCI repository扒的data set都不大 , 几百的training data , 几十的attribute , 他们的SDP是调用SeDuMi解的 , QCQP/SOCP (Second Order Cone Program)是调用Mosek解的 , 当然[1]是一篇04年的paper了 。
一般来说 , 越是大规模优化问题(Large-scale Optimization Problem)就越是会有结构 , 这个结构 , 从分布式优化角度理解 , 更多指的是可分解结构(Separability Structure) , 就是“能拆” , 比如能写成很多term的summation等等 , 没有可分解结构的大规模优化问题 , 个人理解 , 设计算法的难度就会增大 。
求解large-scale SDP的分布式算法 , 比如[2]和[3] , 都是针对有特殊结构的SDP的 , 有一篇分布式算法求解non-convex QCQP的paper[4] , 也让我印象深刻 , 它是基于consensus ADMM的思想 , 把m-constraint QCQP拆成m个1-constraint QCQP , 很有意思 。 这篇文章想给大家介绍一个基于ADMM的求解大规模锥优化问题的分布式算法:Splitting Conic Solver(SCS)[5] , 也是Stephen Boyd团队的software之一 , github地址:https://github.com/cvxgrp/scs 。 其实在读这篇paper之前 , 我自己就盲猜了猜 , ADMM怎么解大规模锥优化 , 不就还是用Boyd那两本小册子的东西嘛:先用ADMM[6]把objective function和constraint拆开 , 然后往各种cone上面的projection去他那本Proximal Algorithms[7]的第6章找;结果看完后 , 我发现我想错了 , 大错特错 , 图样图森破 , 在这个算法里 , ADMM(Operator Splitting)根本就不唱主角 , 真正的C位应该给这个Homogeneous Self-Dual Embedding(好像也不是他们的原创?比如叶老师的paper[8]里也有) , 真的很妙、很香 , 它:1. 能用来判定锥优化问题的infeasibility、unboundedness(对一个solver来说 , 这个功能相当重要);2. 能极大地简化算法的迭代步骤 , 值得我为它专门写一篇文章记录一下 , 也希望大家以后再提到这个算法 , 不要再说什么''ADMM解conic'' , 应该说''Homogeneous Self-Dual Embedding解conic'' 。 学艺不精 , 一知半(不)解 , 欢迎大家批评指正 。
一、问题描述
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1.1 Optimality Condition

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最后一个complementary slackness condition可以被等价地替换成括号里的条件 。
1.2 Certificates of Infeasibility
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2. Homogeneous Self-Dual Embedding
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思考(a general question):任给定一个系统 , 我们一般怎么判定它是否有解?


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