【摘 要】
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在本文中,我们探讨了针对一类非凸非光滑优化问题的逐次凸差分算法,目标函数由一项光滑函数和有限项非负的非凸非光滑闭函数相加组成,特别地,一些非凸非光滑闭函数还复合了线性映射。这类问题在机器学习、图像处理、矩阵填充等领域都有广泛的应用。针对这类问题我们可以用逐次凸差分算法求解:选取一系列特殊的凸差分的光滑函数序列逐次逼近非凸非光滑函数,再利用非单调邻近梯度法对该近似函数序列逐次求解,从而逼近原目标函数
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在本文中,我们探讨了针对一类非凸非光滑优化问题的逐次凸差分算法,目标函数由一项光滑函数和有限项非负的非凸非光滑闭函数相加组成,特别地,一些非凸非光滑闭函数还复合了线性映射。这类问题在机器学习、图像处理、矩阵填充等领域都有广泛的应用。针对这类问题我们可以用逐次凸差分算法求解:选取一系列特殊的凸差分的光滑函数序列逐次逼近非凸非光滑函数,再利用非单调邻近梯度法对该近似函数序列逐次求解,从而逼近原目标函数的解。在一定的条件下,可以证明逐次凸差分算法产生的序列有界,且该序列的任何聚点都是原目标函数的稳定点。我们把逐次凸差分算法运用到两个具体的应用问题当中,并与现存的一些算法进行比较,进一步数值验证了该算法的收敛性。
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