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稀疏优化的最优性理论
2021-11-09 08:01  

报告题目:稀疏优化的最优性理论

主 讲 人:潘丽丽

单 位:山东理工大学

时 间:111016:00

腾 讯 ID692 247 928


摘 要:

稀疏约束优化问题是指带有稀疏约束的一般非线性优化问题.这类问题在回归分析、信号和图像处理、机器学习、模式识别等领域有着广泛的应用,引起了人们的极大关注,成为近十年最优化及其相关领域的一个热点研究课题。稀疏约束使得该优化问题产生了组合特征,是一个NP-难问题。一般来讲,连续优化的理论通常不能用于处理该类问题,但是稀疏约束集合的特殊结构也为我们的研究提供了一个新的机遇。本报告主要探讨稀疏约束优化的最优性理论。借助于可行集的切锥和法锥,由简单到复杂,从单有稀疏约束的优化问题到稀疏锥规划逐步深入地研究其最优性理论,提出约束规范并建立最优性条件。


简 介:

潘丽丽,山东理工大学副教授,2017年获得北京交通大学博士学位,多次访问香港理工大学。主持国家自然科学基金青年项目一项,在《SIAM Journal on Imaging Sciences》、《SIAM Journal on Optimization》、《Numerical Algorithms等期刊发表SCI论文多篇。

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