检索结果-内蒙古大学图书馆

Inertial self-adaptive algorithms for solving non-smooth convex optimization problems

NUMERICAL algorithmS 2025年第1期98卷 133-163页

作者： Chen, Xin Duan, Peichao Civil Aviat Univ China Coll Sci Tianjin 300300 Peoples R China

In this paper, for two different forms of non-smooth convex optimization problems, we investigate the self-adaptive algorithms with inertia acceleration. Firstly, we propose a self-adaptive proximal gradient algorithm with an inertial step. Under reasonable parameters, the strong convergence theorem is established. Secondly, we propose a self-adaptive split proximal algorithm with inertial acceleration. We prove that our algorithm converges strongly under suitable conditions. Notably, both inertial algorithms are extended to multi-step inertial version to accelerate the convergence of the algorithms. Finally, numerical results illustrate the performances of our algorithms.

关键词： Convex optimization Self-adaptive algorithm Inertial acceleration proximal gradient algorithm split proximal algorithm

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SELF-ADAPTIVE algorithmS FOR SOLVING CONVEX BILEVEL OPTIMIZATION PROBLEMS

JOURNAL OF NONLINEAR FUNCTIONAL ANALYSIS

引用

JOURNAL OF NONLINEAR FUNCTIONAL ANALYSIS 2023年第1期2023卷

作者： Zhao, Bowen Duan, Peichao Civil Aviat Univ China Coll Sci Tianjin 300300 Peoples R China

In this paper, we present a self-adaptive algorithm and an inertial version for solving convex bilevel optimization problems. We establish the strong convergence of our proposed algorithms. The step-sizes in our algorithms for the inner level optimization problem are selected without prior knowledge of operator norms. A numerical experiment is included to illustrate the performances of our algorithms and some comparisons are present with related algorithms.

关键词： Convex bilevel optimization Inertial acceleration Moreau-Yosida approximate Self-adaptive algorithm split proximal algorithm

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