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题名一类改进的PRP型共轭梯度法
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作者
叶建豪
陈鸿升
郭子腾
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机构
东莞理工学院计算机科学与技术学院
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第7期119-122,共4页
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基金
国家自然科学基金面上项目(11961011,11971106)。
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文摘
近年来,随着机器学习、模糊理论、神经网络等热门领域的发展以及计算机技术的日益成熟,优化方法越来越受重视,共轭梯度法也吸引了更多学者进行深入学习和研究。目前对共轭梯度法的研究主要分为两类,第一类是直接对共轭梯度参数进行改进,第二类是将不同的共轭梯度法进行混合,例如将两种现有的共轭梯度法进行凸组合,尝试构造新算法。对于不同的混合方法,其优缺点和收敛性特征等方面存在差异。在本文中,基于两项下降的PRP方法和三项下降的PRP方法,我们提出一类下降的PRP方法,当参数取特定值时,方法分别是两项下降的PRP方法和三项下降的PRP方法。而且算法不依赖于线搜索具有充分下降性质。在适当条件下,我们证明算法在Armijo型线搜索下具有全局收敛性。数值实验测试了大规模无约束优化问题,结果表明算法是有效的。
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关键词
PRP方法
ARMIJO型线搜索
全局收敛性
无约束优化
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Keywords
PRP method
Armijo-type line search
global convergence
unconstrained optimization
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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题名求解非凸正则化问题的L-BFGS算法
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作者
陈鸿升
叶建豪
胡子健
程万友
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机构
东莞理工学院计算机科学与技术学院
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出处
《湘潭大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第6期69-77,共9页
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基金
国家自然科学基金(11961106)
教育部人文社科基金(17YJAZH011)
广东省自然科学基金(2022A1515010567)。
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文摘
该文提出一种求解大规模l_(1)、平滑剪切绝对偏差(SCAD)和极小极大凹罚(MCP)问题的有限内存拟牛顿方法(L-BFGS)算法.算法在积极集集合上的搜索方向与文献[1]的方向相同,在自由空间集合上使用了有限内存L-BFGS的搜索方向.在适当的条件下,证明了使用非单调技术的算法是全局收敛的.数值实验证明所提出的算法是有效的.
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关键词
稀疏优化
临近点算法
L-BFGS
收敛性
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Keywords
sparse optimization
proximal point algorithm
L-BFGS
convergence
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分类号
O221.2
[理学—运筹学与控制论]
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