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Optimization Algorithms With Superlinear Convergence Rate
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AI
DOI：10.1109/TAC.2025.3601294.png)
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摘要
En 中文
通过将优化问题转化为最优控制问题，其中每次迭代的更新量为控制输入，控制目标是为设计当前控制输入以最小化原目标函数与未来时刻更新量的和，提出了该优化算法并使其更新几乎沿着最优状态轨迹进行。直观上，它收敛迅速且稳定。我们着重严格分析其收敛性和超线性收敛率。值得注意的是，该超线性收敛率表现出近似的二次行为。为避免逆操作，我们还提供了该算法的改进版本。数值实验支持所提算法及其变体的有效性。
Keyword:
Convergence rate
maximum principle
optimal control
optimization algorithm
期刊
IF:
7
论文数:
1.3W
被引数:
7.1W
机构
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