【摘 要】
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研究目标函数是若干光滑函数和的可分离优化问题,提出了一种单位化增量梯度算法.该算法每次子迭代只需要计算一个(或几个)分量函数的单位负梯度方向作为迭代方向.在一定条件
【机 构】
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贵州大学数学与统计学院,贵阳550025
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研究目标函数是若干光滑函数和的可分离优化问题,提出了一种单位化增量梯度算法.该算法每次子迭代只需要计算一个(或几个)分量函数的单位负梯度方向作为迭代方向.在一定条件下,证明了采用发散步长的单位化增量梯度算法的收敛性.作为应用,新算法和Bertsekas D P,Tsitsikils J N提出的(没有单位化)增量梯度算法分别用来求解稳健估计问题和源定位问题.数值例子表明,新算法优于(没有单位化)增量梯度算法.
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