一种带有不定性邻近项的广义Peaceman-Rachford分裂法

针对带有线性约束的可分离凸优化问题,提出一种带有不定邻近项的广义Peaceman-Rachford(PR)分裂法.在较弱假设条件下,证明该算法迭代序列的全局收敛性和建立起在遍历情况下的最坏O(1/t)收敛速率.最后,通过数值实验验证了所提算法的有效性.

一类自适应广义交替方向乘子法

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．