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针对三个变量的可分离凸优化问题,提出了一种带预校正步的交替方向分解方法.与交替方向乘子法和预校正近似乘子法相比,该算法同样使用了增广拉格朗日函数,并且对偶变量进行了两次迭代.不同于之处在于,这种算法推广到了三个变量的情况.在系数矩阵是列满秩及拉格朗日函数有鞍点的假设下,该算法是收敛的.
求解凸极小化问题的一种带预校正步的分解方法
【摘 要】
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针对三个变量的可分离凸优化问题,提出了一种带预校正步的交替方向分解方法.与交替方向乘子法和预校正近似乘子法相比,该算法同样使用了增广拉格朗日函数,并且对偶变量进行了
【机 构】
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重庆师范大学数学科学学院
【出 处】
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湖北民族学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2017年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61263020）
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