基于长步长的 M 凸函数最小化最陡下降算法
最优化与控制
2025-03-04 v1
摘要
我们考虑 M 凸函数的最小化，这是一种用于整数格点函数的离散凸性概念。已知，M 凸函数的最小化可通过最陰下降算法获得。本文提出在最陰下降算法中有效地使用长步长，以减少运行时间。特别是，我们通过使用长步长获得了改进的时间界限。我们也考虑受限的 M 凸函数最小化，证明长步长同样可应用于该算法的变体。
引用
@article{arxiv.2503.01110,
title = {Steepest Descent Algorithm for M-convex Function Minimization Using Long Step Length},
author = {Taihei Oki and Akiyoshi Shioura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.01110},
year = {2025}
}