【摘 要】
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投影次梯度算法（projected subgradient method,PSM）是求解非光滑约束优化问题最简单的一阶梯度方法,目前只是对所有迭代进行加权平均的输出方式得到最优收敛速率,其个体收敛速
【机 构】
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中国人民解放军理工大学指挥信息系统学院,中国人民解放军陆军军官学院十一系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673394,61273296)~~
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投影次梯度算法（projected subgradient method,PSM）是求解非光滑约束优化问题最简单的一阶梯度方法,目前只是对所有迭代进行加权平均的输出方式得到最优收敛速率,其个体收敛速率问题甚至作为open问题被提及.最近,Nesterov和Shikhman在对偶平均方法（dual averaging method,DAM）的迭代中嵌入一种线性插值操作,得到一种拟单调的求解非光滑问题的次梯度方法,并证明了在一般凸情形下具有个体最优收敛速率,但其讨论仅限于对偶平均方法.通过使用相同技巧,提出了
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