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基于增广拉格朗日交替方向法的矩阵秩最小化算法研究
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作者 陈勇勇 王永丽 于慧慧 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第4期106-113,共8页
针对含有较大奇异值的矩阵秩最小化问题,采用对数行列式函数代替核范数作为秩函数的非凸近似,应用增广拉格朗日交替方向法求解矩阵秩最小化问题。当罚参数β>1时,证明此算法产生的迭代序列收敛到原问题的稳定点。最后利用实际数据和... 针对含有较大奇异值的矩阵秩最小化问题,采用对数行列式函数代替核范数作为秩函数的非凸近似,应用增广拉格朗日交替方向法求解矩阵秩最小化问题。当罚参数β>1时,证明此算法产生的迭代序列收敛到原问题的稳定点。最后利用实际数据和随机数据,通过数值实验验证所提出的算法较现有的求解核范数矩阵秩最小化问题的算法更高效。 展开更多
关键词 对数行列式函数 核范数 广拉格朗交替方向 低秩矩阵表示
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基于增广拉格朗日方法的电动汽车聚合商分散充电控制策略 被引量:1
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作者 赵小波 严正 +1 位作者 冯冬涵 许少伦 《现代电力》 北大核心 2018年第4期8-14,共7页
在电动汽车保有量日益攀升的背景之下,研究了配电网中电动汽车聚合商的分散充电控制策略。考虑配电网的系统约束以及所辖电动汽车充电需求的约束,以分时电价机制下的电动汽车聚合商充电收益最大化为目标,建立了电动汽车聚合商的集中充... 在电动汽车保有量日益攀升的背景之下,研究了配电网中电动汽车聚合商的分散充电控制策略。考虑配电网的系统约束以及所辖电动汽车充电需求的约束,以分时电价机制下的电动汽车聚合商充电收益最大化为目标,建立了电动汽车聚合商的集中充电控制模型。针对集中控制策略在实际应用中所存在的通信量大、通信成本高、计算效率低以及用户隐私泄露等问题,在集中控制模型的基础上,构造增广拉格朗日函数,引入交替方向乘子法,最终提出了电动汽车聚合商的分散充电控制策略,实现了由个体电动汽车根据本地信息计算充电方案的目标。通过仿真结果验证了该分散充电控制策略可以保证电动汽车聚合商的充电收益最大化,而且有着较高的计算效率和较快的收敛速度。 展开更多
关键词 电动汽车 电动汽车聚合商 分散充电控制策略 广拉格朗方法 交替方向乘子
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可分离二次规划问题的自适应交替方向乘子法 被引量:1
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作者 唐瑜 张守贵 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第5期284-289,共6页
利用增广拉格朗日乘子法和自适应法则,得到求解具有等式约束的可分离二次规划问题的自适应交替方向乘子法。将问题转化为用2个块变量和增广拉格朗日函数表示的极小值问题。采用交替方向乘子法求解,每次迭代由2个二次规划子问题和更新拉... 利用增广拉格朗日乘子法和自适应法则,得到求解具有等式约束的可分离二次规划问题的自适应交替方向乘子法。将问题转化为用2个块变量和增广拉格朗日函数表示的极小值问题。采用交替方向乘子法求解,每次迭代由2个二次规划子问题和更新拉格朗日乘子组成。为了改进算法性能,用自适应法则自动近似罚参数。证明了算法收敛性,给出了算法的具体应用,数值结果验证了自适应算法的有效性。 展开更多
关键词 二次规划问题 等式约束 交替方向乘子 广拉格朗函数 自适应
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基于非凸低秩约束的图像修复方法 被引量:4
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作者 孙艳敏 郭强 张彩明 《图学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期414-425,共12页
受传输干扰或存储不当等因素的影响,现实应用中获取的某些图像通常会存在像素缺失现象,这给图像的后续分析与处理带来了一定影响。解决该问题的常用方法是对图像进行低秩修复。利用低秩特性进行修复的方法大多以秩函数建模,由于矩阵秩... 受传输干扰或存储不当等因素的影响,现实应用中获取的某些图像通常会存在像素缺失现象,这给图像的后续分析与处理带来了一定影响。解决该问题的常用方法是对图像进行低秩修复。利用低秩特性进行修复的方法大多以秩函数建模,由于矩阵秩函数是非凸离散的,该模型的求解是一个NP难问题,所以通常利用核范数对矩阵的秩进行凸松弛。但是,基于核范数的修复方法与基于秩函数极小化的方法之间存在一定偏差,因此提出非凸低秩约束的图像修复方法。即采用log函数代替核范数对秩进行约束,能够克服核范数无法很好逼近秩最小化的问题。此外,为有效求解上述非凸模型,将目标函数转化为增广拉格朗日函数,利用交替方向乘子法求解图像修复模型。实验结果表明,该修复方法能够处理不同情况下的像素缺失问题,且修复性能明显好于现有低秩修复方法。 展开更多
关键词 图像修复 核范数 交替方向乘子 非凸低秩约束 广拉格朗函数
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压缩感知和稀疏优化简介 被引量:25
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作者 文再文 印卧涛 +1 位作者 刘歆 张寅 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2012年第3期49-64,共16页
介绍压缩感知和稀疏优化的基本概念、理论基础和算法概要,压缩感知利用原始信号的稀疏性,从远少于信号元素个数的测量出发,通过求解稀疏优化问题来恢复完整的原始稀疏信号,通过一个小例子展示这一过程,并以此说明压缩感知和稀疏优化的... 介绍压缩感知和稀疏优化的基本概念、理论基础和算法概要,压缩感知利用原始信号的稀疏性,从远少于信号元素个数的测量出发,通过求解稀疏优化问题来恢复完整的原始稀疏信号,通过一个小例子展示这一过程,并以此说明压缩感知和稀疏优化的基本理念,接着简要介绍用以保证(?)_1凸优化恢复稀疏信号的零空间性质和RIP条件,最后介绍求解稀疏优化的几个经典算法。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏优化 零空间性质 受限正交条件 紧缩算子 线性化近似点算 分裂bregman方法和交替方向增广拉格朗日函数法 bregman方法和广拉格朗函数
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