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L1范數(shù)正則化連續(xù)二次背包問題算法研究

發(fā)布時間:2020-06-08 07:39
【摘要】:生活中,優(yōu)化問題十分常見,力學中的優(yōu)化更是無處不在.l_1范數(shù)正則化連續(xù)二次背包問題(CQKPL1)是一類重要的最優(yōu)化問題,在結構分析、圖像處理、壓縮傳感等領域都具有廣泛的應用背景.尤其l_1范數(shù)正則化良好的稀疏性早已在計算機領域有較好的應用.對該問題理論和算法的研究早已備受國內外優(yōu)化領域學者的關注,尤其在工程力學中,成為近年來研究的一個熱點問題.本文在以上應用背景下,重點對求解_1l范數(shù)正則化連續(xù)二次背包問題的算法進行研究,通過數(shù)據(jù)實驗比較幾種算法的優(yōu)劣.論文內容可概括如下:第1章首先介紹了二次背包問題的演化過程和發(fā)展歷程,介紹了幾種常用的求解可分離二次背包問題的算法.第2章在上述的研究背景下,提出了對CQKPL1算法進行研究.通過對模型的子問題及含參量問題的分析將該模型轉化為求解方程根的問題并在此基礎上提出三種求解算法.第3章提出改進二分法,算法首先對斷點進行分類,其次對包含斷點的方程進行二分迭代搜索,同時加入加速迭代的步驟,加快算法收斂,搜索到最優(yōu)解終止.第4章研究了改進割線法,算法包括兩個步驟:步驟1(Bracketing Phase):目的是確定方程根的存在區(qū)間;步驟2(Secant Phase):在確定的區(qū)間內用割線法搜索方程的根.第5章對改進牛頓法進行討論,首先引入了Moreau-Yosida正則化的概念將問題顯示解進行重新研究,得到更多良好的解析性質.算法中利用改進的導數(shù)值得到迭代方向,利用Armijo線搜索產生迭代步長.最后,給出了改進牛頓法的全局收斂性定理,從理論上證明了算法的可行性.第6章對本文提出的三個算法進行數(shù)據(jù)實驗,將實驗結果與當前商業(yè)中廣泛使用的優(yōu)化器Gurobi和Mosek的結果進行對比,驗證本文算法的可行性和高效性.
【學位授予單位】:沈陽航空航天大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:O224

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本文編號:2702754

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