《凸优化的分裂收缩算法》何炳生科学出版社

内容简介：

《凸优化的分裂收缩算法》以简明统一的方式介绍了用于求解线性约束凸优化问题的分裂收缩算法。我们以变分不等式（VI）和邻近点算法（PPA）为基本工具，构建了求解线性约束凸优化问题的分裂收缩算法统一框架。在该框架中，所有迭代算法的基本步骤包括预测和校正，分裂是指通过求解（往往有闭式解的）的凸优化子问题来实现迭代的预测;收缩指通过校正生成的新迭代点在某种矩阵范数意义下更加接近解集。统一框架既涵盖了**意义下的PPA算法、用于求解线性约束凸优化问题的增广拉格朗日乘子法（ALM）和处理两个可分离块凸优化问题的乘子交替方向法（ADMM）等耳熟能详的算法，还为多块可分离凸优化问题的求解提供了多种方法。通过掌握这一并不复杂的统一框架，者可以根据可分离凸优化问题的具体特点，自行设计预测-校正方法求解。

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