Gradient trust region algorithm with limited memory BFGS update for nonsmooth convex minimization

Yuan G.; Wei Z.; Wang Z.

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Gradient trust region algorithm with limited memory BFGS update for nonsmooth convex minimization

机译：有限记忆BFGS更新的梯度信任区域算法用于非光滑凸极小化

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By means of a gradient strategy, the Moreau-Yosida regularization, limited memory BFGS update, and proximal method, we propose a trust-region method for nonsmooth convex minimization. The search direction is the combination of the gradient direction and the trust-region direction. The global convergence of this method is established under suitable conditions. Numerical results show that this method is competitive to other two methods.

机译：通过梯度策略，Moreau-Yosida正则化，有限内存BFGS更新和近端方法，我们提出了一种非光滑凸极小化的信赖域方法。搜索方向是梯度方向和信任区域方向的组合。该方法的全局收敛性是在适当的条件下建立的。数值结果表明，该方法具有竞争优势。

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来源
《Computational optimization and applications》 |2013年第1期|共20页
作者
Yuan G.; Wei Z.; Wang Z.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类最优化的数学理论;
关键词
Global convergence; L-BFGS update; Nonsmooth convex minimization; Trust region;

机译：全局收敛;L-BFGS更新;非平滑凸最小化;信任区域;

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