非凸非光滑優(yōu)化問題的兩步慣性Bregman鄰近交替線性極小化算法

摘要： 針對一類非凸非光滑不可分優(yōu)化問題,該文基于鄰近交替線性極小化算法,結(jié)合兩步慣性外推和Bregman距離提出了一種新的迭代算法.通過構(gòu)造適當(dāng)?shù)男б婧瘮?shù),利用Kurdyka-?ojasiewicz性質(zhì),證明了所提出算法生成的迭代序列具有收斂性.最后,將該算法應(yīng)用于稀疏非負(fù)矩陣分解、信號(hào)恢復(fù)、二次分式規(guī)劃問題,通過數(shù)值算例表明了提出算法的有效性. （共22頁）