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| 多参数及超松弛邻近尺度邻近点算法研究 | |
| 引用本文： | 陈昌燕.多参数及超松弛邻近尺度邻近点算法研究[J].焦作师范高等专科学校学报,2023(3):70-76. |
| 作者姓名： | 陈昌燕 |
| 作者单位： | 江苏联合职业技术学院盐城机电分院 |
| 摘 要： | 针对临近点算法的尺度梯度问题，对多参数及超松弛邻近尺度邻近点算法进行了研究.验证了多参数临近尺度梯度算法、超松弛邻近尺度梯度算法序列的强收敛性和有界扰动恢复性，分别进行Superiorization算法的算例分析.结果显示，超松弛邻近尺度梯度算法在运行耗时、迭代次数上均明显好于多参数临近尺度梯度算法.相对于多参数临近尺度梯度算法，多参数邻近尺度梯度算法的有界扰动算法、结合Superiorization的多参数临近尺度梯度算法、超松弛邻近尺度梯度算法性能更优. |
| 关 键 词： | 多参数 邻近尺度 超松弛 邻近点 Superiorization |