【摘 要】
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最优化已经是运筹学的一个重要分支,与此同时在其他方面也起着重要的作用.现如今,对于图像处理和数字信号等方面的应用是优化算法需要解决的问题.因此,如何研究出高效的算法是研究的主要内容.对于线性约束下的目标函数可分离问题,现今的学者以及研究出了很多成熟的算法,如增广拉格朗日乘子法,定制邻近点算法以及多块变量下的逐块交替方向乘子法等.然而对于目标函数耦合即不可分离的情况下研究较少.在无线网络和智能电网供
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最优化已经是运筹学的一个重要分支,与此同时在其他方面也起着重要的作用.现如今,对于图像处理和数字信号等方面的应用是优化算法需要解决的问题.因此,如何研究出高效的算法是研究的主要内容.对于线性约束下的目标函数可分离问题,现今的学者以及研究出了很多成熟的算法,如增广拉格朗日乘子法,定制邻近点算法以及多块变量下的逐块交替方向乘子法等.然而对于目标函数耦合即不可分离的情况下研究较少.在无线网络和智能电网供应中很可能出现这类问题.本文考虑求解带线性约束的多块凸优化问题,其中的目标函数有一项不可分离.对于目标函数中存在不可分离项的情形,我们首先讨论了耦合项为两块变量的问题,有学者提出了交替邻近梯度乘子块法,交替梯度投影算法,以及它们的混合算法.当耦合项拓展到多块变量时,晁绵涛等人将坐标下降法与带回代的交替方向乘子法相结合提出了PBMM-MS算法[1],并通过数值实验验证了其有效性.当耦合项为二次函数时,我们介绍了线性约束凸规划下的雅克比和高斯赛德尔混合的邻近块坐标更新方法[18],并且证明了算法的收敛性.本文的创新点是基于PBMM-MS算法进行改进,提出了自适应步长带回代的邻近分块乘子极小化算法(PBMM-MS-SA),该算法结合了步长的自适应调整技术,使步长在迭代过程中自动调整,提高了算法的计算效率.本文具体研究内容安排如下:第一章是绪论部分,主要介绍了选题背景和研究意义,以及关于国内外研究现状等问题.第二章,对于目标函数可分离的情况下,通过增广拉格朗日算法,定制PPA算法以及多块变量下约束可分离的交替方向乘子法.第三章,当目标函数存在耦合项时,介绍了相应的算法进行求解.第四章,在目标函数耦合的情况下,引入自适应步长带回代的邻近分块乘子极小化算法,利用步长自适应调整技术进行求解.
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