关于低秩凸-凸二次分式规划
最优化与控制
2023-01-27 v1
摘要
我们提出一种高效算法，用于求解目标函数为低秩二次式与正定二次式之比且带凸约束的分式规划问题。针对这些凸-凸问题所提算法基于Shen-Yu二次变换(Quadratic Transform)，该变换可求凹-凸比率和问题(cave-convex sum-of-ratios problems)的驻点。我们进一步使用[arXiv:1802.10192]中提出的算法要素及经典Dinkelbach方法来确保收敛。我们表明我们的算法在低秩问题上优于先前的算法。
关键词
引用
@article{arxiv.2301.11269,
title = {On Low-Rank Convex-Convex Quadratic Fractional Programming},
author = {Ilya Krishtal and Brendan Miller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.11269},
year = {2023}
}