基于方差缩减技术的信任域随机优化
最优化与控制
2024-12-03 v1
摘要
我们提出一种新算法TR-SVR，用于求解无约束随机优化问题。该方法基于信任域框架，该框架在优化任务中有效平衡局部和全局探索。TR-SVR集成了方差缩减技术，以提高解决随机目标函数的计算效率和稳定性。该算法在信任域框架内应用顺序二次规划(SQP)方法，使用方差缩减梯度估计器Approximately求解每个子问题。该集成确保了稳健的收敛机制，同时保持了效率，使TR-SVR特别适用于大规模随机优化挑战。
引用
@article{arxiv.2412.00673,
title = {Trust-Region Stochastic Optimization with Variance Reduction Technique},
author = {Xinshou Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.00673},
year = {2024}
}