非光滑凸优化的核心思想··
时间: 2023-12-11 19:02:01 浏览: 137
具有收敛性分析的非凸非光滑优化的线性化ADMM
非光滑凸优化的核心思想是通过利用非光滑函数来优化凸优化问题。通常情况下,凸优化问题中的目标函数和约束条件都是光滑的,即可导且具有连续性。然而,在某些实际应用中,目标函数或约束条件可能不是光滑的,例如L1范数、最大值函数等。这时,我们可以使用非光滑函数来描述目标函数或约束条件,从而将问题转化为非光滑凸优化问题。
非光滑凸优化的核心思想是利用非光滑函数的性质,如次微分、拟次微分等,来进行优化。对于次微分函数,我们可以使用次梯度法求解,而对于拟次微分函数,我们可以使用拟次梯度法或者Bregman迭代等方法求解。此外,非光滑凸优化还涉及到约束条件的处理,例如使用投影算子将变量投影到约束集合中。
总之,非光滑凸优化的核心思想是通过利用非光滑函数来描述凸优化问题,从而求解最优解。
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