带有非精确Oracle的非光滑凸差优化的近端束方法

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现实生活中,很多优化问题的数学模型都是非凸非光滑函数,而凸差优化是非凸非光滑优化中很重要的一个部分.此外,有些问题无法获得函数值和次梯度的真实值,或者尽管可以获得真实值,但是计算量很大.针对这些问题,在本文中,提出了一种应用于无约束非光滑凸差规划问题的信息丰富且可控的近端束方法,该算法基于信息丰富且可控的lower Oracle环境,可以通过控制误差上界的更新公式来控制算法迭代过程中得到的目标函数值以及次梯度等信息的精确性.然后利用凸差函数特有的函数结构,对每个凸差分量分别构造一个束储存之前的迭代过程中得到的ε-次梯度、线性误差等信息,利用双束中存储的这些信息,构造目标函数的近似模型.通过不断地求解添加一个稳定项之后的近似模型,得到搜索方向,即得到新的迭代点.再利用新迭代点处的信息提高所构造的近似模型跟原函数的拟合度,重复此过程直到满足停止条件.在本文中,还给出了此算法收敛到ε-稳定点的证明,信息丰富且可控的近端束方法分为外循环和内循环两部分,首先是利用ε-次微分等定义给出了内循环有限步终止性的证明,在此基础上,给出了外循环,即算法整体收敛性的一个证明.
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