惩罚参数可变admm,admm的子问题怎么求解

惩罚参数可变admm,admm的子问题怎么求解

(2)和3)是标准ADMM的两种形式。 基于标准ADMM的扩展有很多，这里有两个例子。 变量惩罚参数惩罚系数\rho在所有常数之前讨论过。 论文中还有一些细节，比如原始的惩罚参数ρρ是常数，有的文献还做了一些可变的惩罚参数，以减少对惩罚参数初始值的依赖。 然而，改变ρρ将导致ADMM

那么ADMM，也就是所谓的"交替方向"乘法器方法，就是改变原来的基（x，z一起迭代）tox，z独立交替迭代（1.1ADMM算法流程ADMM算法可以用下面的流程图表示：！[image.png]（附件：image.png）其中，表示原来的问题，x表示变量soft原问题，zandu为辅助变量，ρ为惩罚参数。1.2ADMM

8.3）设置admmr的迭代次数=0，初始化共享变量和双乘子，设置惩罚系数和收敛准则；9.4）并行求解headmm子问题，更新共享变量和双变量，令tr=r+1；10.5）判断admm并选择合适的惩罚参数是获得良好性能的关键交替方向乘数法。 虽然这个参数的最佳选择的分析结果非常有限，

更新使用增广拉格朗日，第二是更新步长使用惩罚参数ρ\rhoρ而不是αk\alpha^kαk。 虽然乘子法比对偶上升法能在更一般的条件下收敛，但增加了二次惩罚分位数回归的问题；2）利用ADM算法得到加权L1惩罚分位数回归的数值解；3）更新权重迭代求解直至收敛。仿真结果表明，与现有的惩罚分位数回归方法相比，该算法它在变量选择和参数方面具有更好的性能。

╯△╰ 凸优化：ADMM(AlternatingDirectionMethodofMultipliers)AlternatingDirectionMethodofMultipliers算法系列3：ADMM3-AlternatingDirectionMethodofMultipliers(AlternatingDirectionMethodofMultipliers)举棋不定，ADMM；如果ADMM解决不了，那么ADMM设置ADMM！（严肃的）ADMM算法为解决线性等式约束的优化问题提供了一个框架，这使得它需要将原始优化问题分解为几个相对容易解决的子优化问题。