【摘 要】
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零模正则非光滑损失问题频繁出现在鲁棒稀疏模型中,而后者在统计、信号与图像处理、生物信息、机器学习、金融工程等诸多领域具有广泛而重要的应用.由于零模函数的组合性与损失函数的非光滑性,这类非凸非光滑优化问题在算法设计与理论分析都面临着极大挑战.本论文研究零模正则的分片线性或平方强凸损失优化的凸松弛算法.为克服零模函数组合性带来的困难,论文第三章借助其变分刻画将这类NP-难问题等价写成MPEC形式.通过
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零模正则非光滑损失问题频繁出现在鲁棒稀疏模型中,而后者在统计、信号与图像处理、生物信息、机器学习、金融工程等诸多领域具有广泛而重要的应用.由于零模函数的组合性与损失函数的非光滑性,这类非凸非光滑优化问题在算法设计与理论分析都面临着极大挑战.本论文研究零模正则的分片线性或平方强凸损失优化的凸松弛算法.为克服零模函数组合性带来的困难,论文第三章借助其变分刻画将这类NP-难问题等价写成MPEC形式.通过研究等价MPEC在全局最优解集上的部分平稳性(partial calmness)建立其全局精确罚,文中得到零模正则问题的等价增广代理和DC代理.基于等价增广代理的拟双线性结构,论文第四章提出解这类零模正则非光滑损失问题的非精确交替极小化算法,其每步迭代涉及极小化一个加权l1-正则问题.针对线性回归模型,在设计矩阵满足一定限制特征值条件下,文中4.2节建立了算法产生的迭代点到问题真实解的误差界,由此得到算法在统计意义下的线性收敛速率.通过采用邻近对偶半光滑牛顿法求解算法每步迭代所涉及的子问题,文中利用合成数据和真实数据对所提出的非精确交替极小化算法(简称IAMPDSN)进行了数值研究,测试结果表明IAMPDSN 比采用内点法和邻近交替方向乘子法求解子问题在计算时间和误差缩减上都有明显优势.基于等价DC代理,论文第五章提出解这类零模正则非光滑损失问题的非精确邻近MM算法,该算法每步迭代需解一个带邻近项的加权l1-正则问题.对此算法,文中5.2节证明整个迭代点列以线性速率全局收敛到邻近稳定点,并且当极限点的最小非零元达到某个门槛值时,它不仅是DC代理问题的严格局部极小点,还是原零模正则问题的严格局部极小点.特别地,针对线性回归模型,在设计矩阵满足一定限制特征值条件下,文中5.3节还建立了算法产生迭代点列的极限点到真实解的误差界.通过采用对偶邻近半光滑牛顿法求解算法每步迭代所涉及的子问题,文中利用合成数据和真实数据对所提出的非精确邻近MM法(简称PMMSN)进行了数值研究,测试结果表明PMMSN 比交替方向乘子法和光滑化APG不仅具有更好的稳定性,而且在计算时间上也有优势.
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