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白建超;李继成;戴平凡;李娇芬

通用参数化邻近点算法及其在统计学习中的应用。 （英语） Zbl 1499.90192号

国际期刊计算。数学。 96，第1期，199-215（2019）.
小结：在文献中，有一些研究对近点算法（PPA）中的一些参数进行了设计，特别是对于多目标凸优化。在PPA中引入一些参数可以使其更加灵活和具有吸引力。主要受我们最近工作的激励[J.Bai（白）等人，Optim。莱特。第12期，第7期，1589–1608（2018年；Zbl 1407.90250号)]在本文中，我们开发了一个带有松弛步骤的通用参数化PPA，用于求解多块可分离的结构化凸规划。利用变分不等式和一些数学恒等式，建立了该算法的全局收敛性和最坏情况（mathcal{O}（1/t））收敛速度。通过统计学习解决稀疏矩阵最小化问题的初步数值实验，验证了我们的算法比几种最先进的算法更有效。

引用于1文件

MSC公司：

90C29型 多目标规划
90C25型 凸面编程

关键词：

结构化凸规划;近点算法;弛豫步长;复杂性;统计学习

引文：

Zbl 1407.90250号

软件：

玻璃制品
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Bai}等人，《国际计算机杂志》。数学。96，第1199-215号（2019年；兹bl 1499.90192）
全文： 内政部 arXiv公司

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