一类自适应广义交替方向乘子法

• 作者: 刘雅梅 姜帆 蔡邢菊
• 来源期刊: 计算数学
• 关键词: 凸优化 广义交替方向乘子法 自适应 不定邻近项 全局收敛
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 367-386
• 页数: 20页
• 语种: 中文

摘要

广义交替方向乘子法是求解凸优化问题的有效算法.当实际问题中子问题难以求解时,可以采用在子问题中添加邻近项的方法处理,邻近矩阵正定时,算法收敛,然而这也会使迭代步长较小.最新研究表明,邻近矩阵可以有一定的不正定性.本文在基于不定邻近项的广义交替方向乘子法框架下,提出一种自适应的广义交替方向乘子法,动态地选择邻近矩阵,增大迭代步长.在一些较弱的假设下,证明了算法的全局收敛性.我们进行一些初等数值实验,验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡邢菊	南京师范大学数学科学学院	8	4	1.0	2.0
2	姜帆	南京师范大学数学科学学院	2	1	1.0	1.0
3	刘雅梅	南京师范大学数学科学学院	1	0	0.0	0.0