一类非线性互补问题的新修正谱梯度投影方法

提出了一类求解非线性互补问题的新修正谱梯度投影方法.首先,将非线性互补问题等价地表述为一个非线性方程组.进而,提出一类新的修正谱梯度投影方法求解所得的非线性方程组.新方法具有如下特点:谱梯度主要由修正的长Barzilli-Borwein步长和修正的短Barzilli-Borwein步长的凸组合决定,并采用了一种新的线搜索技术.数值实验证明所提出的方法能够有效地求解非线性互补问题.

求解绝对值方程的多元谱梯度投影方法

受多元谱梯度投影算法(MMSGP)的启发,对该方法进行改进,用于求解绝对值方程(AVE),在梯度差中加入松弛因子,y_(k-1)=λ(F_(k)-F_(k-1))+(2-λ)rs_(k-1)并引用一种新的线搜索策略,从而实现减少迭代次数和加快收敛速度的效果,并证明了该算法在适当的假设条件下是全局收敛的。数值实验表明,改进后的算法是可行的和有效的。

谱投影梯度算法求解绝对值方程最小1范数解

为研究绝对值方程最小1范数解的求解问题,通过绝对值运算的等价代换,把绝对值方程求解问题转化为光滑函数的优化问题;再利用罚函数的思想,建立了非负约束的二次规划问题,进而使用谱投影梯度算法求解;最后进行了数值实验。理论分析和数值结果都表明了算法的有效性;该方法回避了直接求解非光滑的绝对值方程,且使转化后的优化问题具有非负约束,便于求解;该算法具有全局收敛性,对目前提出的智能算法缺乏理论上的收敛性问题是一个算法上的补充。

基于谱投影梯度追踪的压缩感知重建算法

为了改进方向追踪法的重建精度和算法效率,提出了一种基于谱投影梯度(Spectral projected gradient,SPG)追踪的压缩感知(Compressed sensing,CS)重建算法.该算法采用方向追踪法框架,运用谱投影梯度方法计算更新方向和步长,引进非单调线性搜索策略使算法避免收敛至局部最优解.实验结果证明了该算法的有效性,通过设定合适的阈值参数可以取得重建精度和算法效率之间的平衡.

基于谱投影梯度的电容层析成像图像重建算法

针对图像重建问题,基于谱投影梯度算法对电容层析成像系统进行图像重建算法。该算法结合ECT的工作原理,以方向追踪为目标,根据谱投影梯度计算更新方向和步长,同时为了避免因收敛导致局部最优解,引入了非单调搜索策略,使精度与速度达到平衡。通过该算法对典型的流型进行仿真实验,并与传统LBP算法对比,结果表明该算法的重建精度得到提高,该方法为ECT图像重建提供了一个新的研究思路。

基于组稀疏约束的微地震震源参数谱投影梯度反演

震源参数反演是微地震监测中的关键技术,常规走时或逆时定位方法可以快速获取震源的空间位置,但是会忽略震源的时间信息.全波形反演(FWI)是一种有效的工具,利用完整的波形信息,通过选用合适的优化算法对微地震事件震源参数进行迭代反演,虽然存在计算量大的问题,但是反演出的结果信息丰富并且精度较高.本文依据微地震震源的特点,提出了基于谱投影梯度组稀疏约束的优化算法来进行震源参数全波形反演,模型测试结果表明:该算法相比于逆时定位定位精度更高,且可以反演子波波形信息;对低信噪比微地震记录具有一定的鲁棒性;对不同时刻的多震源参数反演也能得到较好的结果;该方法对速度模型具有敏感性,通过微地震数据更新速度模型再进行震源参数反演可以提高反演准确性.

凸约束非光滑方程组基于自适应线搜索的谱梯度投影算法

基于寻找分离超平面的三种经典线搜索技术,本文提出了一种自适应线搜索技术.结合谱梯度投影法,提出了凸约束非光滑单调方程组的一个谱梯度投影算法.该算法不需要计算和存储任何矩阵,因而适合求解大规模非光滑的非线性单调方程组.在较弱的条件下,证明了方法的全局收敛性,并分析了算法的收敛率.数值试验结果表明算法是有效的和鲁棒的.

一类新的自适应非单调谱投影梯度法

给出了求解凸约束优化的一类新的自适应非单调谱投影梯度法.通过引入具有自适应性的权重参数,使算法在迭代过程中能自动调节非单调策略.在适当条件下证明了算法的收敛性.数值试验结果表明,该算法在一定程度上能减少在线搜索过程中对非单调参数M的依赖.

改进的谱投影梯度法解张量特征值互补问题

对于对称且严格协正的张量,其张量特征值互补问题的特征值计算可等价为求解对应优化问题的稳定点。提出一种改进的谱投影梯度算法用于求解张量特征值互补问题的Pareto-特征值,并分析该算法的全局收敛性。数值结果表明:高维张量的情形下,改进后的谱投影梯度算法比现有的谱投影梯度算法在迭代次数和计算时间方面有较明显的优势,对初始迭代点的依赖程度较低,有较好的稳定性。

基于模拟退火准则的谱投影梯度算法

针对简单凸集约束优化问题,提出了一种基于模拟退火准则的谱投影梯度方法.在适当的假设下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明,与已有的算法比较,本文所提出的算法在求解该类问题时更有效、更具竞争力.

非单调谱投影梯度法求解Toeplitz矩阵的正则化逼近

研究Toeplitz矩阵的正则化逼近问题,先利用迹函数的French导数给出目标函数的梯度,再计算任意矩阵到可行集上的投影,最后利用谱投影梯度方法求解Toeplitz矩阵的正则化逼近问题,并用数值例子验证迭代方法的可行性.

稀疏反演求解基追踪降噪问题的地震谱分解方法

谱分解描述为一线性反演问题,由于该问题欠定性,需使用稀疏反演算法,然后将该问题转化为基追踪降噪问题(BPDN),引入谱投影梯度(SPGL1)稀疏反演算法提高反演谱分解(ISD)分辨率,并进一步研究其潜在优势。结果表明:基于基追踪降噪问题的反演谱分解方法 (ISD-BPDN)在烃类检测中有更高的时频分辨率,分层更准确,精细地指示了烃类的存在。

求解界约束优化的一种新的非单调谱投影梯度法

本文给出求解界约束优化问题的一种新的非单调谱投影梯度算法.该算法是将谱投影梯度算法与Zhang and Hager[SIAM Journal on Optimization,2004,4(4):1043-1056]提出的非单调线搜索结合得到的方法.在合理的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明,与已有的界约束优化问题的谱投影梯度法比较,利用本文给出的算法求解界约束优化问题是有竞争力的.

谐波和间谐波检测的压缩感知恢复算法

压缩感知(compressed sensing,CS)技术在采样中完成对数据的压缩,相比传统Nyquist采样方法有效降低采样信号数据量,克服采样端压缩复杂度高,对硬件需求大的缺点。该文通过理论证明指出电网信号基波–谐波稀疏度特性,并基于此特性提出一种新型基波滤除谱投影梯度算法(SPGFF)。通过西门子Benchmark 0.4 k V电网通用模型实验,结果表明SPG-FF算法比现有方法有效提升了谐波检测精度和信号重构精度,对谐波和间谐波的检测误差分别小于6.8×10-5和6.2×10-3,重构信号的信噪比高于89 d B。

基于NSGPBB算法的压缩感知稀疏信号重构

为了更好地重构原始信号,提出一种带有交替BB步长的非单调梯度投影算法(NSGPBB)。将无约束凸优化问题转化为在闭凸集上的边界约束二次规划问题,并证明了该算法的收敛性。数值实验结果表明,该算法是有效的,且收敛速度快于梯度投影算法。

基于压缩感知的电能质量扰动信号分析

电能质量扰动信号是衡量电能质量的一个重要指标,因此对电能质量扰动信号进行准确检测是提高电能质量的前提。针对传统采样方法中采样数据量大、采样时间较长以及压缩复杂度高的问题,本文基于压缩感知理论对电能质量扰动信号进行重构,首先证明电能质量扰动信号的稀疏性满足压缩感知的必备条件;采用自适应测量矩阵对电能质量扰动信号数据进行压缩采样,同时,采用谱投影梯度实现了对电能质量扰动信号的精确重构。仿真结果表明,本文采用的压缩感知恢复算法不但可以降低采样数据量和压缩复杂度,其重构误差小,压缩性能指标比较好。

不相容矩阵不等式AXB+CYD≥E的迭代算法

为求解不相容矩阵不等式AXB+CYD≥E的对称解,给出矩阵不等式有解的充分必要条件。提出了一种迭代算法,该算法以谱投影梯度法为主要框架。在适当条件下证明了算法的收敛性。