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线性约束下两块可分离凸优化问题的近似交替极小化算法。 (英语) Zbl 07088318号

摘要:交替最小化算法是由Paul Tseng提出的,用于解决具有两块可分离线性约束和目标的凸规划问题,其中(至少)后者的一个组件被假定为强凸的。在该方法的迭代过程中要解决的子问题之一通常不对应于通过闭合公式对近端算子的计算,这一事实影响了算法的可实现性。在本文中,我们在目标的每个块中允许一个进一步光滑的凸函数,并提出了该算法的近似版本,该算法是通过为算法配备由可变度量诱导的近似项来实现的。对于后者的适当选择,迭代方案中两个子问题的求解可以简化为近端算子的计算。我们研究了该算法在真实希尔伯特空间中的收敛性,并在图像处理和机器学习的两个应用中说明了其数值性能。

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47时05分 单调算子和推广
65千5 数值数学规划方法
90C25型 凸面编程

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参考文献:

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