最適化アルゴリズムの研究紹介 [数理最適化研究室]以下の制約付き最適化問題を考えましょう。 \begin{align*} \text{Minimize } f(x):= \sum_{i\in \mathcal{I}} f^{(i)} (x) \text{ subject to } x\in C := \bigcap_{i\in \mathcal{I}} C^{(i)}. \end{align*} ただし、$H$はHilbert空間、$f^{(i)} \colon H \to \mathbb{R}$ $(i\in \mathcal{I}:= \{1,2,\ldots,I\})$は目的関数、 $C^{(i)}$ $(\subset H)$ $(i\in \mathcal{I})$ は$C \neq \emptyset$を満たす凸制約集合とします。$C^{(i)}$については、単純な形状の場合（例えば、閉球、半空間）や単純な形状ではない場合（例
