广义近保序优化的动态规划方法
最优化与控制
2022-10-11 v4 统计计算
摘要
形状约束统计估计问题已被广泛研究，并在信号处理、生物信息学与机器学习中具有许多重要实际应用。本文提出并研究一种广义近保序优化（GNIO）模型，该模型作为特例涵盖了形状约束统计回归中的许多经典问题，如保序回归、近保序回归与单峰回归问题。我们开发了一种高效且易于实现的动态规划算法来求解所提模型，并细致揭示与利用了该模型的递归本质。对于特殊的 -GNIO 问题，讨论了实现细节及算法最优 运行时间分析。在模拟与真实数据集上，通过将我们的方法、强大商业求解器 Gurobi 以及现有求解 -GNIO 与 -GNIO 问题的快速算法进行比较的数值实验，展示了我们所提算法在求解大规模 GNIO 问题时的高效性与鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2011.03305,
title = {A dynamic programming approach for generalized nearly isotonic optimization},
author = {Zhensheng Yu and Xuyu Chen and Xudong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03305},
year = {2022}
}