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非光滑凸规划不可行拟牛顿算法的收敛性分析

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2016-01-01

Journal:数学进展

Included Journals:ISTIC、CSCD

Volume:45

Issue:2

Page Number:299-308

Key Words:非光滑优化; 凸约束; 改进函数; 束方法; 拟牛顿方向

Abstract:利用改进函数将非光滑凸约束优化问题转化成无约束优化问题,构造了一个具有迫近形式的不可行拟牛顿束算法.值得注意的是,随着每次迭代的进行,该算法的无
   约束优化子问题的目标函数可能发生改变(取零步目标函数不改变,取下降步则更新目标函数),为此必须做必要的调整以保证算法的收敛性.本文主要采用了Sa
   gastizabal和Solodov的不可行束方法的思想,在每个迭代点不一定是原始可行的情况下,得出了算法产生序列的每一个聚点是原问题最优解的收
   敛性结果.进一步,本文针对目标函数强凸情况下的BFGS拟牛顿算法,得到了全局收敛结果中保证拟牛顿矩阵有界的条件以及迭代序列的R-线性收敛结果.

Pre One:Adaptive fuzzy c-means algorithm based on local noise detecting for image segmentation

Next One:Chance constrained support vector machine: an application to image segmentation