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一类凸优化的加速混合下降算法
一类凸优化的加速混合下降算法
作者:
孙黎明
徐海文
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
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
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.
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一类凸优化的加速混合下降算法
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计算数学
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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)
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研究方向
页码范围
200-212
页数
13页
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语种
中文
DOI
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1
孙黎明
南京审计大学理学院
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计算数学
主办单位:
中国科学院数学与系统科学研究院
出版周期:
季刊
ISSN:
0254-7791
CN:
11-2125/O1
开本:
16开
出版地:
北京海淀区中关村东路55号
邮发代号:
2-521
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
892
总下载数(次)
2
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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:
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学科类型:
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