フランク・ウルフのアルゴリズム

3行要約

1. 凸最適化問題を解くための反復手法で、目的関数を線形近似して解を更新する。
2. 各ステップで線形問題を解くだけで済むため、制約条件が複雑な場合に効率的である。
3. 機械学習のスパース学習や、交通流の割り当て問題などで広く利用されている。