运筹学

最小化三个凸函数之和的一个简单原始-对偶算法

展开
  • 1. 桂林电子科 技大学 数学与计算科学学院, 广西高校数据分析与计算重点实验室, 广西桂林 541004; 2. 桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院, 广西自动检测技术与仪器重点实验室, 广西桂林 541004

收稿日期: 2018-01-08

  网络出版日期: 2018-06-15

基金资助

国家自然科学基金(Nos. 11361018,11461015), 广西自然科学基金(No. 2014GXNSFFA118001), 广西密码学与信息安全重点实验室基金(No. GCIS201624), 广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(No. YQ18107), 广西研究生教育创新计划项目(No. YCSW2018141)

A simple primal-dual algorithm for minimization of the sum of three convex functions

Expand
  • 1. School of Mathematics and Computing Science, Guangxi Colleges and Universities Key Laboratory of Data Analysis and Computation, Guilin University of Electronic Technology, Guilin~541004, Guangxi, China; 2. School of Electronic Engineering and Automation, Guangxi Key Laboratory of Automatic Detecting Technology and Instruments, Guilin University of Electronic Technology, Guilin~541004, Guangxi, China

Received date: 2018-01-08

  Online published: 2018-06-15

摘要

提出一个简单的原始-对偶算法求解三个凸函数之和的最小化问题, 其中目标函数包含有梯度李普希兹连续的光滑函数, 非光滑函数和含有复合算子的非光滑函数. 在新方法中, 对偶变量迭代使用预估-矫正的方案. 分析了算法的收敛性和收敛速率. 最后, 数值实验说明了算法的有效性.

本文引用格式

王硕, 朱志斌, 张本鑫 . 最小化三个凸函数之和的一个简单原始-对偶算法[J]. 运筹学学报, 2018 , 22(2) : 127 -138 . DOI: 10.15960/j.cnki.issn.1007-6093.2018.02.011

Abstract

In this study, we propose a simple primal-dual algorithm for minimization of a sum of three convex separable functions, which are involved a smooth function with Lipschitz continuous gradient, a nonsmooth function and a linear composite nonsmooth function. A predictor-corrector scheme to the dual variable is used in our algorithm. Convergence and convergence rate are also discussed. In the end, numerical results illustrate the efficiency of this method.

文章导航

/