一类凸优化的加速混合下降算法

• 作者: 孙黎明 徐海文
• 来源期刊: 计算数学
• 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）
• 页码范围: 200-212
• 页数: 13页
• 语种: 中文

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.

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