带稀疏约束的分裂可行问题的梯度投影类算法

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带稀疏约束的分裂可行问题是最优化领域中非常重要的一类问题,稀疏约束是指变量大多数的元素为零,或者变量中零元素的数量要多于某一给定的值.分裂可行问题于工程实践中产生,并且在信号处理、压缩感知、图像处理、机器学习和模式识别等领域有着广泛的应用.近年来,随着计算机技术的发展,科学研究中获得的数据越来越多,处理这些数据所占的空间和所需的时间也相继增加,因此便出现了稀疏性的研究.因为要求变量具有稀疏性,许多经典的算法很难再顺利解决带稀疏约束的分裂可行问题.因此,提出解决带稀疏约束的分裂可行问题的有效算法有着重要的理论意义和实用价值,也是当前备受关注的研究课题之一.本文共分为三个章节,结构安排如下:第一部分为绪论,主要介绍带稀疏约束的分裂可行问题的基本概念、研究现状以及本文的主要工作.第二章给出了一种梯度投影算法,该算法使用非单调的Armijo线搜索来确定步长.在该算法中,每一次迭代过程中的步长都相对大,即使目标函数不一定在每一步都有下降,但总体上来说是下降的.证明了该算法的收敛性.最后给出了数值例子来验证算法的可行性和有效性.第三章给出了带Wolfe步长的梯度投影拟牛顿算法.在该算法中,我们只需要使用目标函数的一阶梯度信息,不涉及目标函数的二阶连续可微性以及矩阵的s-正则性.证明了算法的收敛性.最后用数值例子来验证算法的有效性和可行性.
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