一類凸優(yōu)化的加速混合下降算法
本文選題:凸優(yōu)化問題 + 混合下降算法; 參考:《計算數(shù)學(xué)》2017年02期
【摘要】:凸優(yōu)化問題的混合下降算法利用近似條件的已知信息和隨機數(shù)擴張預(yù)測校正步得到了一組下降方向.而前向加速收縮算法利用高斯賽德爾迭代算法的技術(shù),結(jié)合鄰近點算法和近似鄰近點算法的思想,構(gòu)造了富有擴張性的下降方向.本文借鑒混合下降算法和前向加速收縮算法的思想,利用已有近似規(guī)則信息改善了混合下降算法的下降方向,得到了一類凸優(yōu)化問題的加速混合下降算法.隨后利用Markov不等式、凸函數(shù)性質(zhì)和投影的基本性質(zhì)等,實現(xiàn)了算法的依概率收斂證明.一系列數(shù)值試驗表明了加速混合下降算法的有效性和效率性.
[Abstract]:A set of descent directions is obtained by using the known information of the approximate condition and the random number expansion prediction correction step in the hybrid descent algorithm for convex optimization problems. The forward acceleration shrinkage algorithm uses the technology of the Gao Si Seydel iteration algorithm and combines the idea of the adjacent point algorithm and the approximate adjacent point algorithm to construct the expansive descent direction. Based on the idea of hybrid descent algorithm and forward acceleration shrinkage algorithm, this paper improves the descent direction of hybrid descent algorithm by using the information of approximate rules, and obtains an accelerated hybrid descent algorithm for a class of convex optimization problems. Then the probabilistic convergence of the algorithm is proved by using the Markov inequality, the properties of convex functions and the basic properties of projection. A series of numerical experiments show the effectiveness and efficiency of the accelerated hybrid descent algorithm.
【作者單位】: 中國民用航空飛行學(xué)院計算機學(xué)院;南京審計大學(xué)理學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(U1233105)資助項目
【分類號】:O224
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,本文編號:1897771
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