改进的随机交替方向乘子方法
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【摘要】:最近,随着信息技术的高速发展和大数据时代的到来,在解决优化问题时,我们常常会遇到大规模的问题.因此,能够找到一个有效的方法去解决此类问题变得越来越重要.交替方向乘子方法是适合可分离结构凸优化问题的一个简单但很强大的算法.它的主要思想是将复杂的大规模优化问题分解成多个子问题,通过交替地求解一系列子问题而得出原问题的解.因为它应用的广泛性与有效性,吸引了许多学者们的关注.目前对此方法已经有了很多的推广和改进算法,其中随机交替方向乘子方法也已经成为近期优化领域的研究热点.本文主要提出了一个新的改进的随机交替方向乘子方法,并且给出了此算法相应的收敛性分析.同时,数值实验结果也验证了该算法的有效性.本文的结构安排如下:第一章:主要介绍了最优化问题的一些理论知识和部分研究背景.针对带有线性约束的大规模凸优化问题模型,简要地介绍了最近提出的几类随机交替方向乘子方法的应用背景及其优缺点,随后介绍本论文的主要内容和章节安排.第二章:针对目标函数是两个可分凸函数和的大规模凸优化问题,我们提出了一个新的改进的随机交替方向乘子方法,并给出了此方法的迭代格式以及相应的具体算法.第三章:对于第二章提出的新的算法,我们分别用两种不同的迭代平均方式,从理论上证明了新提出算法相应的收敛速率.第四章:针对广义的Lasso模型,我们对该算法以及参考文献中最近提出的几类随机算法进行了数值实验.然后通过对它们的数值结果进行比较,验证了该算法的可行性和有效性.第五章:总结全文,并给出接下来可以考虑的几个问题.
【关键词】:凸优化 ADMM算法 随机交替方向乘子方法 收敛速率
【学位授予单位】:上海大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:O224
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-8
- 第一章 绪论8-19
- 1.1 最优化理论与算法8-15
- 1.1.1 无约束最优化9-11
- 1.1.2 约束最优化11-15
- 1.2 随机ADMM算法的研究简介15-18
- 1.3 本论文的主要工作以及内容安排18-19
- 第二章 改进的随机交替方向乘子方法19-23
- 2.1 SVR-ADMM算法19-22
- 2.2 本章小结22-23
- 第三章 收敛性分析23-33
- 3.1 收敛性分析23-31
- 3.2 本章小结31-33
- 第四章 数值实验33-40
- 4.1 数值实验33-39
- 4.2 本章小结39-40
- 第五章 总结和展望40-41
- 参考文献41-46
- 攻读硕士学位期间发表的文章46-47
- 致谢47
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