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求解可分离凸优化问题的非精确混合分裂算法

2015-01-03曾玉华

关键词:收敛性平行校正

曾玉华,杨 赟,彭 拯

(1.湖南大学数学与计量经济学院,湖南长沙 410082;2.湖南第一师范学院数学与计算科学学院,湖南长沙 410025;3.福州大学数学与计算机科学学院,福建福州 350116)

0 引言

形如的优化问题被称为线性约束结构凸优化问题,其中θi(xi)为闭凸集Xi上的凸函数.

当m=1时,问题(1)就是一般线性约束凸优化问题,增广Lagrangian算法[1]和临近点收缩算法[2]等经典算法可用于求解此类问题.当m≥2时,问题(1)有着许多实际应用,如信号处理[3],图像恢复[4],统计学习[5],等等.正是由于这些应用,国内外学者研究了当m=2,3时可分离结构凸优化问题的求解算法,算子分裂方法是求解这类问题最有效算法之一.算子分裂算法包括交替方向法和平行分裂算法.交替方向法最早可以追溯到Gabay[6],当m=2时,交替方向法能够快速有效地求解问题(1);当m >2时,交替方向法的收敛性无法得到保证,见He等[7].为此,He[8]提出了一种平行分裂增广Lagrangian算法,该方法是一种基于预测-校正的收缩算法,能够很好地拓展到求解m>2且具有可分离结构的凸优化问题.结合交替方向法和平行分裂算法,许多学者针对问题(1)提出了多种分裂算法,如He等[9]通过在子问题的增广拉格朗日函数上增加临近点项,并线性化增广拉格朗日函数,提出了临近点交替方向法及三种线性化临近点交替方向法,该方法达到了简化子问题的作用;Han等[10]给出了一种临近点平行分裂算法;最近,He等[11]利用分块性质提出了一种Block-Wise交替方向法.

本文研究当m=4时,问题(1)的求解算法.即

全文假设:

① Xi为 Rni(i=1,2,3,4)的简单闭凸集,且 n1+n2+n3+n4=n,Ai∈ Rm×ni;

②θi(xi)为Xi上的可微凸函数,记fi(xi)=▽θi(xi),且fi(xi)在Xi上Lipschitz连续,即存在常数Lfi>0,使得 fi(xi)-fi(x'i)≤Lfixi-x'i,∀xi,x'i∈Xi;

③问题(2)的解集非空.

本文提出一种非精确混合分裂算法求解问题(2),该算法在每一轮迭代中求解四个子问题.依据计算工作量均衡的原则,算法将四个子问题平均分为两组,在每组内部执行平行分裂算法,两组之间执行交替方向算法.

1 预备知识及若干记号

其中

定义1 f:W→Rn是单调算子当且仅当

引理1 设W⊂Rn是闭凸集,PW(v)表示v在凸集W上的投影,则为了方便算法描述与收敛性分析,下列记号将被用到:H∈Sn++为对称正定矩阵,

2 算法描述

先给出求解问题(2)的非精确平行-交替混合算法,非精确混合分裂算法(HSM).

S0:给定ε > 0,r0> 0,ν∈(0,1),γ∈(0,2)和矩阵H,迭代起始点w0=(x01,x02,x03,x04,λ0)∈Rn+m,令k=0.

S2:产生迭代点,wk+1=(x1k+1,x2k+1,x3k+1,x4k+1,λk+1),其中校正1

或者,校正2

这里

注 在式(10)中,rk可通过自适应线搜索方法得到(参见文献[12]),即定义

当νk>ν时,rk:=rk×νk×1.25;当νk<ν时,即为所要预测点.

由文献[12]可知,{rk}是非单调递减且有上界,即存在r0,使得

引理2 满足条件(10)的参数rk能在有限次循环得到.

证明 由式(4)的ξ(vk,)定义可知:

其中:Lf=max{Li:i=1,2,3,4},因此,只要rk≥(Lf+N)ν,式(10)就成立,即有限次循环能使参数rk满足条件(10).

引理3 若wk=,则为变分不等式VI(W,F)的解.

当 wk=时,d2(wk,)=F(),d1(wk,)=0.因此

3 收敛性分析

其中:

证明 由d1(wk,)的定义,结合条件(15)与Cauchy-Schwarz不等式,可得到 d1(wk,)的上界,具体计算过程从略.

定理1 存在一个α0>0,使得α*k≥α0对于所有的迭代指标k成立,其中:α0=

其中:c=min{(1 - v)r0,0.5 H-1} > 0.

证明 直接计算,并结合矩阵H的正定性,可得出结果。具体证明从略。

证明 由式(14),(17)和(18),结论显然成立.

引理6 对于任意的w*∈W*,由混合分裂算法(HSM)产生的序列{wk}满足

证明 由假设②可知,fi为单调函数(参见文献[13]),因此F(w)为单调,所以

引理7 对于任意的w*∈W*,由混合分裂算法(HSM)产生的序列{w^k},{wk}满足

证明 由于w*,wk∈W,令w'=w*,w'=wk,(16)可转化为

以上两式分别加上式(19),可得

定理2 序列{wk}由混合分裂算法(HSM)的校正1产生,w*∈W*,那么

证明 由式(12)可知:

上式中第一个不等式由式(14)和(20)可得,第二个不等式由式(17)和定理1可得.定理得证.

定理3 序列{wk}由混合分裂算法(HSM)的校正2产生,w*∈W*,那么

证明 由式(3)和(20)的第二个式子可知

因为

结合式(14),(17)和(19),可得

定理4 设w∞为VI(W,F)的一个解.由混合分裂算法(HSM)产生的迭代序列{wk}收敛于VI(W,F)的一个解.

证明 该定理证明类似于文献[10].

4 结论

针对一类带有四个可分离块变量的凸优化问题,提出一种基于分组的非精确混合分裂算法,即非精确两两平行-交替混合分裂算法(HSM).该算法依据子问题计算工作量将子问题分为两组.每一组包含两个子问题,按照平行分裂算法的迭代格式来求解.两组之间按照交替方向算法的迭代格式求解.该算法在一定条件下可以看作分块乘子交替方向算法[11]的一种特例.算法允许子问题非精确求解,本文证明了非精确混合分裂算法的全局收敛性.与已有的分裂方法相比较,本文所提出算法由于允许非精确求解子问题,从而更具有实用性.同时,组间的交替方向法能够有效地提高实际收敛速度.

[1]Nocedal J,Wright SJ.Numerical optimization[M].2nd.[s.l.]:Springer,1999.

[2]He Bingsheng,Yuan Xiaoming.A contraction method with implementable proximal regularization for linearly constrained convex programming[EB/OL].[2011 -02 -21].http://www.optimization - online.org/DB_HTML//2010/11/2817.html.

[3]Chen SS,Donoho D L,Saunders M A.Atomic decomposition by basis pursuit[J].SIAM Journal on Scientific Computing,1998,20(1):33-61.

[4]Ng M,Weiss X M,Yuan Xiaoming.Solving constrained total-variation image restoration and reconstruct-ion problems via alternating direction methods[J].SIAM Journal on Scientific Computing,2010,32(5):2 710 -2 736.

[5]Stephen B,Parikh N,Chu E,et al.Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers[J].Foundations and Trends in Machine Learning,2011,3(1):1 -122.

[6]Gabay D,Mercier B.A dual algorithm for the solution of nonlinear variational problems via finite element approxim -ation[J].Computers& Mathematics with Applications,1976,2(1):17-40.

[7]Chen Caihua,He Bingsheng,Ye Yinyu,et al.The direct extension of ADMM for multi- block convex minimization problems is not necessarily convergent[EB/OL].[2013 -12 -01].http://www.optimization - online.org/DB_FILE/2013/09/4059.pdf.

[8]He Bingsheng.Parallel splitting augmented Lagrangian methods for monotone structured variational inequalities[J].Computation Optimization and Applications,2009,42(2):195-212.

[9]He Bongsheng,Peng Zheng,Wang Xiangfeng.Proximal alternating direction -based contraction methods for separable linearly constrained convex optimization[J].Frontiers of Mathematics in China,2011,6(1):79-114.

[10]Han Deren,He Hongjing,Xu Lingling.A proximal parallel splitting method for minimizing sum of convex functions with linear constraints[J].Journal of Computational and Applied Mathematics,2014,256(1):36 -51.

[11]He Bingsheng,Yuan Xiaoming.Block-wise alternating direction method of multipliers for multiple-block convex programming and beyond[EB/OL].[2014-08-24].http://www.math.hkbu.edu.hk/~xmyuan/Paper/Two-Group-ADMM -HY - Aug12.pdf.

[12]He Bingsheng,Liao Lizhi,Qian Maijian.Alternating projection based prediction -correction methods for structured variational inequalities[J].Journal of Computational Mathematics,2006,24(6):693 -710.

[13]Fletcher R.Practical methods of optimization[M].2nd.[s.l.]:John Wiley & Sons,2013.

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