用带广义可变罚因子的交替方向法求解变分不等式

交替方向法中的罚因子一般取为一个数列,给出了求解带线性约束的变分不等式的一种交替方向法,即罚因子取为正定对称矩阵序列,证明了该算法的性质。     

压缩感知中l1问题的自适应罚参数交替方向法

为解决交替方向法中的罚参数选取问题,以压缩感知中l₁问题为研究对象,提出了一种自适应罚参数调整准则.该准则基于交替方向法迭代过程中目标函数和约束条件的变化关系,通过详细研究调整罚参数的条件、频率和大小,给出了基于对偶问题交替方向法的罚参数动态调整方案.数值实验表明所提出的自适应罚参数调整准则使得初始罚参数的选取范围更大,提高了可适用性;并且在迭代过程中动态调整罚参数可以加快运行速度,大大提高了交替方向法效率.     

非线性规划问题的一个全局收敛的次可行方向法

本文给出非线性不等式约束最优化问题的一个初始点可行取的算法，利用梯度投影构造搜索方向，并使用符号函数对搜索方向和搜索函数进行有效的控制，使得一旦迭代点进入了可行域，其后的方向将成为可行下降方向，搜索函数将由罚函数变为原问题的目标函数（故称之为次可行方向法）在较为温和的条件下证明了方法的全局收敛性，及罚参数只需进行有限次调整。     

非凸两分块问题乘子交替方向法的收敛性分析

乘子交替方向法(ADMM)求解大规模问题十分有效.ADMM在凸情形下的收敛性已被清晰认识,但非凸问题ADMM的收敛性结果还很少.本文针对非凸两分块优化问题,在增广拉格朗日函数满足Kurdyka-Lojasiewicz不等式性质且罚参数大于某个常数的条件下,证明了ADMM的收敛性.     

关于交替方向迭代法中最佳松弛因子的算法和收敛速度的估计

众所周知,交替方向迭代法是解圆偏差分方程的一种最新的迭代技术.两种基本类型的交替方向迭代程序是分别由 D.Peaceman-H.Rachford 和 J.Douglas-H.Rachford 创立的,人们称之为 P-R 和 D-R 方法.的作者从理论上证明了:P-R 和 D-R 方法用于求解模型问题(矩形区域上 Laplace 方程的 Dirichlet 问题),如果其中松弛因子取其最佳的近似值,则其收敛速度较之以往所有已知的迭代法     

利用交替方向法求解H权重最近相关系数矩阵问题

由于计算H权重的半正定矩阵锥投影比较困难,目前求解带有H权重的最近相关系数矩阵问题的方法很少且比较复杂.考虑用交替方向法求解该问题,每次迭代只需求解一个有显式解的二次规划问题和一个不带权重的半正定矩阵锥投影,计算简单,易于实现.为提高计算速度,还考虑了改进的交替方向法.此外,通过数值实验对交替方向法与现有方法进行了比较,说明了交替方向法对解决带有H权重的最近相关系数矩阵问题的有效性.     

一种求解不等式约束凸优化问题的内点方法

文章给出一种求解不等式约束的凸优化问题的内点方法,此法能保证迭代过程中迭代点仍为内点,解决了IPA每步迭代需要假定迭代点在可行域内部,并不需要罚因子趋于零,从而避免传统内点障碍函数法由于罚因子趋于零导致的病态问题.最后给出了数值实验,实验表明,算法是有效的.     

基于增广拉格朗日交替方向法的矩阵秩最小化算法研究

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β1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。     

部分并行磁共振成像的交替方向乘子法研究

交替方向乘子法是求解基于全变分模型的部分并行磁共振成像(partially parallel imaging,PPI)的有效方法,但研究表明其测量矩阵的求解繁琐且复杂。文中针对交替方向乘子法采用固定步长求解速度慢的缺点,提出了一种自适应交替方向乘子法,将传统的交替方向乘子法和BarzilaiBorwein方法相结合,有效处理了全变分正则项的非凸难以求解的问题。实验结果表明,该改进算法不仅能得到较好的图像恢复效果,而且具有良好的收敛性和稳定性。     

采用增广乘子法和模拟退火法的结构可靠性分析

为避免一次二阶矩法的雅可比矩阵计算和罚函数法的罚因子选取,提出了一种采用增广乘子法和模拟退火法的结构可靠性分析方法。利用优化理论,以可靠指标最小为目标函数,以极限状态方程为等式约束条件,建立结构可靠性分析数学模型。采用增广乘子法将上述有约束优化模型变换为无约束优化模型,并用模拟退火法求解,从而避免了雅可比矩阵的计算以及初始罚因子的选取。采用一次二阶矩法、本文方法、蒙特卡罗模拟法分别对数值算例及悬臂梁工程算例进行了可靠性分析,结果表明:较一次二阶矩法,本文方法更接近于蒙特卡罗模拟法的结果,更精确;较蒙特卡罗模拟法,本文方法迭代次数较少,效率较高。     

非凸不可分离问题的广义交替方向乘子法的收敛性

交替方向乘子法（ADMM）是求解大规模优化问题和非凸非光滑问题的一种有效的方法,但当目标函数为非凸非光滑的情况时,原始ADMM算法的收敛性无法保证,且若目标函数中存在耦合函数,则算法的收敛性证明将更为复杂。在现实生活中存在的很多问题,其本质都是非凸的。因此,本文提出了一种改进的ADMM算法。与原始ADMM算法相比,该算法引入了一个松弛因子$\alpha $,构造了一种广义交替方向乘子法（GADMM）来求解具有线性约束的非凸不可分离优化问题。在一定的假设条件下,通过假设增广拉格朗日函数满足K-L不等式,证明了当惩罚参数足够大时,算法生成的序列收敛到增广拉格朗日函数的稳定点。     

求解带裂纹体问题的交替法

本文对交替法解带裂纹体平面问题进行了一般性的描述,并对有限宽板带裂纹问题进行数值计算,其应力强度因子与经验公式相比误差小于5％。结合最小二乘法,对裂纹延长线上作用一对集中力的应力强度因子提出了一近似公式。     

混合效应模型的双MCP惩罚分位回归研究

针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果.     

一种求解非线性规划问题的改进遗传算法

基于惩罚函数的思想，提出了沿权重梯度方向变异的遗传算法求解非线性规划问题。该方法既避免了惩罚函数法在计算上的困难。也无需传统遗传算法所要求的复杂的编码和译码过程。给出了收敛性分析，一些实例的仿真结果表明算法的有效性。     

解非凸半定规划问题的一个修正Lagrangian算法

对于一般非凸半定规划,给出了一个修正Lagrangian函数及其相关算法,建立了参数解的误差估计式,并证明了算法的局部收敛性,即在适当条件下,罚参数存在一个阈值,当罚参数小于这一阈值时,由此修正Lagrangian算法产生的序列局部线性收敛到原问题的KKT点。     

非线性优化问题的光滑化序列二次规划方法

为了获得序列二次规划方法的全局收敛性,通常需要借助一个罚函数,但常用的罚函数由于具有不可微性从而给计算带来一定的困难,拉格朗日函数虽然可以克服此困难,但其形式较为复杂,为解决该问题,给出了一类光滑化罚函数.基于一类双曲余弦型光滑化罚函数,提出了等式约束优化问题的一个光滑化序列二次规划方法.该光滑化函数具有良好的连续、可微性和凸性质,在适当条件下,获得了算法的全局收敛性,并给出数值测试说明了算法的有效性.     

l~2序列空间上的非凸集稀疏正则化

利用l2序列空间上独立作用于已知序列的系数的加权的非二次罚项的Tikhonov正则化的正则化性质可以推导出保证罚项的适定的充分条件,而且重点是带有稀疏约束的求解算子方程的应用。从在罚项在零点的线性增长,可以证明所有正则化解的稀疏。     

一类交错更新风险过程的罚金函数

考虑一类索赔依交错更新过程来到的风险过程，其索赔时间间隔是指数分布与Erlang（2）分布交错持续的随机序列，索赔额是非负独立同分布的随机变量序列．本文给出了罚金函数的拉普拉斯变换，并就指数索赔额分布的情况，推导出了破产概率表达式及其破产前余额与破产时亏损分布的拉普拉斯变换.