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滕、岳;杨，李;宋晓亮;于波

稀疏离散优化问题的增广拉格朗日近似交替法。 （英语） Zbl 07171724号

数字。算法 83，第3号，833-866（2020）.
摘要：在本文中，我们提出了一种增广拉格朗日近似交替（ALPA）方法来解决两类大规模稀疏离散约束优化问题。具体来说，ALPA方法在外迭代中生成一系列增广拉格朗日（AL）子问题，并使用最近交替线性化最小化方法和稀疏投影技术来求解这些AL子问题。我们研究了这两类问题的一阶最优性条件。在适当的假设下，我们证明了由ALPA方法生成的序列的任何累加点都满足这些问题的必要的一阶最优性条件，或者是这些问题的局部极小值。实际问题的计算结果表明，我们的方法可以有效地找到问题的次优解，并且与其他一些局部解方法相比具有竞争力。

MSC公司：

65-XX岁 数值分析

关键词：

离散约束优化;\（l0）最小化;近似交替线性化最小化方法;增广拉格朗日方法;稀疏投影

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\textit｛Y.Teng｝等人，编号。算法83，No.3，833--866（2020；Zbl 07171724）
全文： 内政部

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