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次梯度算法的收敛性
文献摘要：
次梯度法是梯度法在非光滑优化中的直接推广,而梯度法在每一步迭代中不一定都下降.但是对于非光滑凸优化问题,次梯度法能够保证全局收敛性.次梯度算法的准长准则需要提前选取,本文对几种常见的步长准则的收敛性做了证明,并对在这几种步长准则下次梯度算法的收敛速度做了对比.数值实验表明,动态步长准则能更短的时间内收敛到问题的最优解,递减步长准则和发散步长准则也有较快的收敛速度,而常值步长准则的收敛速度取决于步长的选择,收敛速度慢.
文献关键词：
中图分类号：
作者姓名：
赵婷婷
作者机构：
西安交通工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]赵婷婷-.次梯度算法的收敛性)[J].百科知识,2022(24):43-45
A类：
常值步长准则
B类：
次梯度算法,梯度法,非光滑优化,定都,非光滑凸优化,凸优化问题,全局收敛性,下次,收敛速度,数值实验,内收,最优解,发散,散步,速度慢
AB值：
0.254981
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