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求解可分离凸优化问题的惯性近似松弛交替方向乘子法
被引量:
4
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作者
薛中会
殷倩雯
党亚峥
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期204-212,共9页
基于交替方向乘子法(ADMM)提出了一种求解可分离凸优化可行问题的惯性近似松弛交替方向乘子法(IPR-ADMM)。新构造的算法不仅具有提高算法收敛性的优势的惯性外推项,而且引入随机变量以随机加速新步长,从而提高算法的灵活性。并在适当的...
基于交替方向乘子法(ADMM)提出了一种求解可分离凸优化可行问题的惯性近似松弛交替方向乘子法(IPR-ADMM)。新构造的算法不仅具有提高算法收敛性的优势的惯性外推项,而且引入随机变量以随机加速新步长,从而提高算法的灵活性。并在适当的假设下,证明了算法的全局迭代收敛性。数值实验结果表明,数据维数取值越大,算法收敛越快,越趋于稳定,且IPRADMM算法的收敛性明显优于扩展的邻近交替方向法(ePADM)。
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关键词
惯性
近似松弛
交替方向乘子法
凸优化
惯性外推
随机加速
全局收敛性
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职称材料
题名
求解可分离凸优化问题的惯性近似松弛交替方向乘子法
被引量:
4
1
作者
薛中会
殷倩雯
党亚峥
机构
上海出版印刷高等专科学校
上海理工大学管理学院
出处
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期204-212,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(72071130)。
文摘
基于交替方向乘子法(ADMM)提出了一种求解可分离凸优化可行问题的惯性近似松弛交替方向乘子法(IPR-ADMM)。新构造的算法不仅具有提高算法收敛性的优势的惯性外推项,而且引入随机变量以随机加速新步长,从而提高算法的灵活性。并在适当的假设下,证明了算法的全局迭代收敛性。数值实验结果表明,数据维数取值越大,算法收敛越快,越趋于稳定,且IPRADMM算法的收敛性明显优于扩展的邻近交替方向法(ePADM)。
关键词
惯性
近似松弛
交替方向乘子法
凸优化
惯性外推
随机加速
全局收敛性
Keywords
inertia approximate relaxation
alternating direction multiplier method
convex optimization
inertia extrapolation
random acceleration
global convergence
分类号
O221.2 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解可分离凸优化问题的惯性近似松弛交替方向乘子法
薛中会
殷倩雯
党亚峥
《上海理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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