【摘 要】
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稀疏优化问题是对变量选择,误差修正,压缩感知,势约束投资管理等一系列实际应用问题的数学优化模型描述。(?)_p拟范数模型在许多稀疏优化问题应用中表现出更好的效果。(?)_p
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稀疏优化问题是对变量选择,误差修正,压缩感知,势约束投资管理等一系列实际应用问题的数学优化模型描述。(?)_p拟范数模型在许多稀疏优化问题应用中表现出更好的效果。(?)_p拟范数模型是非凸、非光滑的,被证明是NP-难的。本文通过引入辅助变量,将(?)_p拟范数正则化模型重构为具有可分离变量的优化模型,设计交替方向法进行求解,证明了算法的收敛性,分析了收敛速率。应用算法求解向量重构,势约束投资管理等稀疏优化问题,计算结果显示了算法的有效性。
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