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一种极小化两个凸函数之和的混合近似邻近点算法
1
作者
陈雍梅
白富生
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期6-11,共6页
本文提出一种混合近似邻近点算法以求解极小化两个凸函数之和的无约束优化问题。通过将邻近点算法中的优化问题转化为一系列极小化近似函数的子问题来求解,以得到此优化问题的最优解。在子问题中用线性模型来取代原问题目标函数中非线...
本文提出一种混合近似邻近点算法以求解极小化两个凸函数之和的无约束优化问题。通过将邻近点算法中的优化问题转化为一系列极小化近似函数的子问题来求解,以得到此优化问题的最优解。在子问题中用线性模型来取代原问题目标函数中非线性程度较低的函数,而在下一个子问题中,用二次模型来取代非线性程度较高的函数,进行交替运算。在临近点算法的框架下,求出原问题的解。最后给出3个算例以说明本文所给出的算法是有效的。
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关键词
凸规划
近似邻近点算法
线性模型
二次模型
原文传递
题名
一种极小化两个凸函数之和的混合近似邻近点算法
1
作者
陈雍梅
白富生
机构
重庆师范大学数学学院
出处
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期6-11,共6页
基金
重庆市自然科学基金资助项目(No.cstc2011jjA00010)
文摘
本文提出一种混合近似邻近点算法以求解极小化两个凸函数之和的无约束优化问题。通过将邻近点算法中的优化问题转化为一系列极小化近似函数的子问题来求解,以得到此优化问题的最优解。在子问题中用线性模型来取代原问题目标函数中非线性程度较低的函数,而在下一个子问题中,用二次模型来取代非线性程度较高的函数,进行交替运算。在临近点算法的框架下,求出原问题的解。最后给出3个算例以说明本文所给出的算法是有效的。
关键词
凸规划
近似邻近点算法
线性模型
二次模型
Keywords
convex programming
approximate proximal point method
linear model
quadratic model
分类号
O221.2 [理学—运筹学与控制论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种极小化两个凸函数之和的混合近似邻近点算法
陈雍梅
白富生
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2014
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