摘要
针对非光滑凸最小值问题提出一个自适应的信赖域方法,在利用Moreau-Yosida正则化将非光滑凸最小值问题转化为可微凸最优化问题的基础上,应用自动确定信赖域方法,每次迭代都充分利用当前迭代点包含的二次信息自动产生一个信赖域半径。在合适条件下,证明了全局收敛性和局部超线性收敛性质。
A self-adaptive trust region method for nonsmooth convex minimization is presented.This paper first transforms the nonsmooth convex minimization into a differentiable convex minimization by using the Moreau-Yosida regularization. The proposed algorithm automatically generates a trust-region radius by using the adaptive trust-region method,each iteration using the second order information of the current iteration point.Under appropriate conditions,the proposed algorithm proved globally and local superlinearly convergent.
出处
《桂林电子科技大学学报》
2010年第2期179-181,共3页
Journal of Guilin University of Electronic Technology
基金
国家自然科学基金(10661005)
关键词
凸最小值问题
信赖域方法
全局收敛
半光滑
convex minimization
trust-region method
global convergence
semi-smoothness