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期刊信息
  • 主管单位:
  • 上海市教育委员会
  • 主办单位:
  • 上海理工大学
  • 主  编:
  • 庄松林
  • 地  址:
  • 上海市军工路516号
  • 邮政编码:
  • 200093
  • 联系电话:
  • 021-55277251
  • 电子邮件:
  • xbzrb@usst.edu.cn
  • 国际标准刊号:
  • 1007-6735
  • 国内统一刊号:
  • 31-1739/T
  • 邮发代号:
  • 4-401
  • 单  价:
  • 15.00
  • 定  价:
  • 90.00
党亚峥,唐崇伟.一种改进的乘子交替方向法在l1-正则化分裂可行问题中的应用[J].上海理工大学学报,2020,42(5):460-466.
一种改进的乘子交替方向法在l1-正则化分裂可行问题中的应用
An improved alternating direction method of multipliers for l1-norm regularization splitting feasibility problem
投稿时间:2019-11-25  
DOI:10.13255/j.cnki.jusst.20191125001
中文关键词:  l1范数  改进的乘子交替方向法  松弛因子  图像模糊
英文关键词:l1-norm  improved alternating direction method of multipliers  relaxated parameter  image deblurring
基金项目:
作者单位
党亚峥 上海理工大学 管理学院上海 200093 
唐崇伟 上海理工大学 管理学院上海 200093 
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中文摘要:
      提出了一种改进的乘子交替方向法(ADMM)算法,基于松弛技术和预测-校正框架,将松弛算子引入子问题x和对偶变量λ,使得每次迭代的步长大于1,从而提高了算法的收敛性,并在变分不等式的框架下证明了该算法的收敛性。此外,数值实验中通过图像去模糊问题验证了算法的有效性,并基于多组对照实验,综合考虑收敛效率和图像质量,选取适当的收敛准则。
英文摘要:
      we proposes an improved alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm based on the relaxation technique and the prediction-correction framework, which introduces the new parameters in the subproblem x and the dual problem λ , so that the step size of each iteration is greater than 1, thereby improving the convergence of the algorithm. The convergence of the algorithm is proved in the framework of variational inequality. Moreover, the image deblurring problem in numerical experiments verifies that the algorithm is effective. Based on multiple sets of convergence criteria, the appropriate value is selected by comprehensively considering the rate of convergence and the quality of images.
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