基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
凸优化问题的混合下降算法利用近似条件的已知信息和随机数扩张预测校正步得到了一组下降方向.而前向加速收缩算法利用高斯赛德尔迭代算法的技术,结合邻近点算法和近似邻近点算法的思想,构造了富有扩张性的下降方向.本文借鉴混合下降算法和前向加速收缩算法的思想,利用已有近似规则信息改善了混合下降算法的下降方向,得到了一类凸优化问题的加速混合下降算法.随后利用Markov不等式、凸函数性质和投影的基本性质等,实现了算法的依概率收敛证明.一系列数值试验表明了加速混合下降算法的有效性和效率性.
推荐文章
一类基于混合遗传算法的多目标优化方法
混合遗传算法
多目标优化
Pareto最优解
基于凸优化的一类切换线性系统的生存域计算
切换线性系统
生存域
凸优化
一类非光滑非凸优化问题的神经网络方法
神经网络
非凸非光滑优化
有限时间收敛
一类二层非线性凸规划的算法研究
非线性
二层规划
K-T条件
罚函数法
Frank-Wolfe算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一类凸优化的加速混合下降算法
来源期刊 计算数学 学科
关键词 凸优化问题 混合下降算法 邻近点算法 前向加速收缩算法 依概率收敛
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 200-212
页数 13页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙黎明 南京审计大学理学院 7 18 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (47)
共引文献  (9)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (4)
二级引证文献  (0)
1976(6)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(4)
1980(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1984(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1987(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1990(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1992(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1998(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
凸优化问题
混合下降算法
邻近点算法
前向加速收缩算法
依概率收敛
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算数学
季刊
0254-7791
11-2125/O1
16开
北京海淀区中关村东路55号
2-521
1979
chi
出版文献量(篇)
892
总下载数(次)
2
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导