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一种求解弹性l_2-l_q正则化问题的算法 被引量:1

An algorithm for elastic l_2-l_q regularization
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摘要 给出了一种求解弹性l_2-l_q正则化问题的迭代重新加权l_1极小化算法,并证明了由该算法产生的迭代序列是有界且渐进正则的.对于任何有理数q∈(0,1),基于一个代数的方法,进一步证明了迭代重新加权l_1极小化算法收敛到弹性l_2-l_q(0<q<1)正则化问题的稳定点.最后,通过稀疏信号恢复的数值实例验证了算法的有效性. In this paper, we present an iteratively re-weighted l^1 minimization (IRL1) algorithm for solving elastic l2-lq regularization. We prove that any sequence generated by the IRL1 algorithm is bounded and asymptotically regular. We further prove that the sequence is convergent based on an algebraic method for any rational q E (0, 1) and the limit is a stationary point of the elastic l2-lq (0 〈 q 〈 1) minimization problem. Numer- ical experiments on sparse signM recovery are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
作者 张勇 叶万洲
机构地区 上海大学数学系
出处 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2016年第4期11-20,共10页 Operations Research Transactions
基金 国家自然科学基金(No.61071186)
关键词 lq正则化 迭代重新加权l1极小化算法 非凸优化 lq regularization, IRL1 algorithm, nonconvex optimization
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