.png){kind=icon}
返回
Accelerated nonnegative proximal gradient algorithm for sparse linear complementarity problem
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s10589-026-00783-3.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文旨在通过求解具有非负约束的复合优化问题，为线性互补问题（LCP）寻找稀疏解。在阐述了非负近端算子与标准算子之间的关系后，我们提出了带有外推技术的非负近端梯度算法。我们证明了所提算法在复合优化问题中收敛到稳定点。此外，我们将所提算法推广到ℓ0正则化问题这一特例，并建立了其近似全局收敛性。数值结果表明，所提算法在逼近LCP稀疏解方面是有效的。最后，讨论了该算法在Markowitz投资组合选择中的应用。
Keyword:
Sparse LCP
Composite optimization
Nonnegative proximal gradient algorithm
Extrapolation technique
Markowitz portfolio
期刊
C
IF:
2
论文数:
74
被引数:
3.5K
机构
引用论文
.png){kind=icon}
分享收藏Proximal Gradient Method with Extrapolation and Line Search for a Class of Non-convex and Non-smooth Problems带外推和线搜索的近端梯度法在一类非凸非光滑问题中的应用
PREAI
分享收藏On Unconstrained and Constrained Stationary Points of the Implicit Lagrangian关于隐式拉格朗日乘子的无约束与约束驻点
PREAI
分享收藏
查看更多内容