用于最小化两个非凸函数之和的惯性前向后向算法
最优化与控制
2014-10-03 v1 数值分析
摘要
我们提出了一种具有惯性/记忆效应的向前 - 向后近端型算法，用于在非凸设置中最小化一个非光滑函数与一个光滑函数之和。只要目标函数的适当正则化满足 Kurdyka-\L{}ojasiewicz 不等式（例如半代数函数即满足此条件），由该算法生成的迭代序列就会收敛到目标函数的临界点。我们通过两个数值实验说明了理论结果：第一个实验涉及恢复非凸优化问题的局部最优解的能力，而第二个实验涉及去噪模糊图像的复原。
引用
@article{arxiv.1410.0641,
title = {An inertial forward-backward algorithm for the minimization of the sum of two nonconvex functions},
author = {Radu Ioan Bot and Ernö Robert Csetnek and Szilárd László},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.0641},
year = {2014}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1406.0724