区间值函数优化问题的广义Hukuhara次梯度法及其在Lasso问题中的应用
最优化与控制
2021-11-22 v1
摘要
在本研究中，发展了一种 gH-次梯度技术（gH-subgradient technique），用于获得具有非光滑非线性凸区间值函数的优化问题的有效解。给出了所发展的 gH-次梯度技术的算法实现说明。作为所提出的 gH-次梯度技术的应用，求解了一个具有区间值特征的、被称为 lasso 问题（lasso problem）的 ℓ_1 惩罚线性回归问题。
引用
@article{arxiv.2111.10015,
title = {Generalized-Hukuhara Subgradient Method for Optimization Problem with Interval-valued Functions and its Application in Lasso Problem},
author = {Debdas Ghosh and Amit Kumar Debnath and Radko Mesiar and Ram Surat Chauhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10015},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2104.07497, arXiv:2011.10462