本文介绍了通过应用已知算法到原问题的复合平滑近似，获得无约束或线性约束的复合非凸凹、极小极大（因而是非光滑的）问题的近似稳定点的平滑方案。具体而言，在无约束（resp. 有约束）的情况下，通过应用作者先前提出的加速不精确近端点算法（resp. 二次罚项）到其复合平滑近似，获得原问题的近似稳态点。同时，还建立了两个平滑方案的迭代复杂度界。最后，给出了数值结果，以展示无约束平滑方案的效率。

May, 2019

本文提出和建立了一种非精确的近端加速增广 Lagrange (IPAAL) 方法，用于解决线性约束平滑非凸复合优化问题的迭代复杂度，并证明了 IPAAL 方法在大多数 ACG 迭代中产生一个近似稳定解决方案。

Jun, 2020

本文提出了一种高效的近端梯度算法，每个迭代只需要一个不精确（因此更便宜）的近端步骤，收敛于非凸问题的临界点并具有 O (1/k) 的收敛速度，比一阶方法中非凸问题的最佳速度还要快。

Dec, 2016

分析了 Proximal augmented Lagrangian 模型在具有非线性等式约束的非凸优化问题中的最坏情况复杂度，研究了当使用 Newton 共轭梯度算法来解决子问题时的总迭代复杂度和操作复杂度，并探讨了一种自适应方案来确定满足分析要求的参数 c。

Jul, 2019

本文研究了求解由平滑强凸函数和可得到其 Proximal 算子的非光滑凸函数组成的函数和的最优收敛速度，并利用半定规划等工具，建立了 Proximal 梯度算法的准确最坏情况收敛速度，同时提出可将强凸性等条件放宽以保证相应的收敛速度，得到了三种性能度量的同一步长最优的证明。

May, 2017

本文针对复合优化问题中一般且高效的不精确近端拟牛顿算法，在强凸目标函数下分析了其精确和不精确执行的收敛性质，并建立了一个简单的停止标准来改善其实用性。同时，对基于 FISTA 的近端拟牛顿算法进行加速，并与传统算法进行比较和分析，结果表明加速并没有带来任何好处。

Jul, 2016

本文提出了一种加速的拟牛顿近端外推（A-QPNE）算法来解决无约束光滑凸优化问题，证明了该方法能够实现收敛速度，并且通过蒙特罗 - 斯维特加速框架的变种来构建这个方法，并采用在线学习方法更新 Hessian 矩阵的近似，这个方法在一定范围内是优于 NAG 算法的.

Jun, 2023

提供了一个计算任何基于预言机的第一阶段算法最坏情况性能的框架，该框架适用于复合凸优化，可同时获得最坏情况的紧密保证和优化问题的明确实例。

Dec, 2015

提出了一种稀疏优化的通用框架，使用了二阶信息和有限的 BFGS Hessian 逼近，通过坐标下降的方法解决问题，并对其全局收敛率进行了新颖的分析。

Nov, 2013

我们提出了一种新的近端 - 梯度方法，用于最小化可微、可能非凸的函数加上凸、可能非可微的函数，并探讨了度量可能在每次迭代中改变，近似计算近端点并给出充分条件的可能性。我们还展示了这个方法在图像恢复问题中的竞争力。

Jun, 2015